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Enregistrement W3196273051 · doi:10.1080/10255842.2021.1968380

Credibility assessment of patient-specific biomechanical models to investigate proximal junctional failure in clinical cases with adult spine deformity using ASME V&V40 standard

2021· article· en· W3196273051 sur OpenAlexafffund
Maeva Lopez Poncelas, Luigi La Barbera, Jeremy Rawlinson, Dennis G. Crandall, Carl‐Éric Aubin

Notice bibliographique

RevueComputer Methods in Biomechanics & Biomedical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensPolytechnique MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCredibilityAsymptomaticMedicineBiomechanicsConsistency (knowledge bases)Confidence intervalDeformityPhysical therapySurgeryPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceInternal medicineAnatomyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational models are increasingly used to assess spine biomechanics and support surgical planning. However, varying levels of model verification and validation, along with characterization of uncertainty effects limit the level of confidence in their predictive potential. The objective was to assess the credibility of an adult spine deformity instrumentation model for proximal junction failure (PJF) analysis using the ASME V&V40:2018 framework. To assess model applicability, the surgery, erected posture, and flexion movement of actual clinical cases were simulated. The loads corresponding to PJF indicators for a group of asymptomatic patients and a group of PJF patients were compared. Model consistency was demonstrated by finding PJF indicators significantly higher for the simulated PJF vs. asymptomatic patients. A detailed sensitivity analysis and uncertainty quantification were performed to further establish the model credibility.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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