Novel MRI technique for the quantification of biochemical deterioration in steroid-induced osteonecrosis of femoral head: a prospective diagnostic trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To explore the novel magnetic resonance imaging techniques, IVIM-DWI and IDEAL-IQ in detecting bone marrow fat and microcirculation in steroid-induced osteonecrosis of the femoral head (SIONFH). In this prospective study, 49 patients (80 hips) with SIONFH taking glucocorticoids and 24 healthy volunteers (48 hips) were recruited and assessed by T1WI, T2WI/fs, IDEAL-IQ and IVIM-DWI. The affected hips, contralateral asymptomatic hips and normal hips, as well as normal, penumbra and necrotic areas in the affected hips, were classified and evaluated. Imaging results were compared with histologic bone sections obtained from SIONFH patients undergoing surgery. The fat fraction (FF) and perfusion fraction (f) differences between groups were analyzed using analysis of variance, the LSD t-test, Pearson correlation analysis and ROC curve analysis. Our results demonstrate that IDEAL-IQ (FF) and IVIM-DWI (f) enable the classification of SIONFH at different ARCO stages. The FF was positively associated with the progression of the disease (r = 0.72), in contrast to f (r = −0.17). The FF and f were significantly different among the necrotic, penumbra and normal areas, and they were negatively correlated with each other (r = −0.37). The diagnostic sensitivity and specificity of IDEAL-IQ were 96.9% and 86.7%, and those of IVIM-DWI were 72.34% and 58.33%, respectively. The FF in contralateral asymptomatic hips was significantly higher than in normal hips, but no difference was found for f. IDEAL-IQ, and not IVIM-DWI, was identified to successfully detect bone marrow fat, which is beneficial to the diagnosis of the severity of SIONFH.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».