Ultrasound Imaging Analysis of the Lumbar Multifidus Muscle Echo Intensity: Intra-Rater and Inter-Rater Reliability of a Novice and an Experienced Rater
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Ultrasound echo intensity (EI) of the lumbar multifidus muscle (LMM) could offer valuable insights regarding muscle quality in people with low back pain (LBP). However, whether the rater’s experience noticeably influences the reliability and precision of LMM EI measurements has not been established. The aims of this study were to investigate the intra-rater and inter-rater reliability of LMM EI measurements, and to compare the reliability and SEM between a novice and an experienced rater. Materials and Methods: Twenty athletes (10 females, 10 males) with a history of LBP were included in this study. Transverse ultrasound images of LMM were taken at L5 in prone. LMM EI measurements were obtained bilaterally by tracing the maximum ROI representing the LMM cross-sectional area (CSA), avoiding the inclusion of bone or surrounding fascia. All measurements were performed by two novice raters and an experienced researcher. Each measurement was acquired by each rater three times for each side on three different images, and the average was used in the analyses. Raters were blinded to each other’s measurements and the participant’s clinical information. Intra-class correlation coefficients (ICCs) were obtained to assess the intra-rater and inter-rater reliability. Results: The intra-rater ICC values for the LMM measurements for the experienced rater were excellent (ICC all > 0.997). The inter-rater reliability ICC values showed moderate to excellent reliability (0.614 to 0.994) and agreement between the novice raters and the experienced rater, except for Novice 1 for the right LMM, which revealed lower ICCs and a wider 95% CI. Intra-rater and inter-rater reliability results were similar when separately looking at the right and left side of the muscle and participant gender. Conclusions: Our findings support the clinical use of ultrasound imaging for the assessment of LMM EI in individuals with LBP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».