Effect of positioning error on the Hilgenreiner epiphyseal angle and the head-shaft angle compared to the femoral neck-shaft angle in children with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
Children with cerebral palsy (CP) often have changes in proximal femoral geometry. Neck-shaft angle (NSA), Hilgenreiner epiphyseal angle (HEA) and head-shaft angle (HSA) are used to measure these changes. The impact of femoral rotation on HEA/HSA and of ab/adduction on HEA/HSA/NSA is not well known. This study aimed to determine and compare the effect of rotation, ab/adduction and flexion/extension on HEA/HSA/NSA. Radiographic measurements from 384 patients with Gross Motor Function Classification System (GMFCS) levels I-V were utilized. NSA/HSA for affected hips were used with femoral anteversion averages to create three-dimensional models of 694 hips in children with CP. Each hip was rotated, ab/adducted and flexed/extended to simulate malpositioning. HEA/HSA/NSA of each model were measured in each joint position, and differences from correct positioning were determined. Mean HEA error at 20° of internal/external rotations were -0.60°/3.17°, respectively, with the NSA error of -6.56°/9.94° and the HSA error of -3.69°/1.21°. Each degree of ab/adduction added 1° of the HEA error, with no NSA/HSA error. NSA was most sensitive to flexion. Error for all measures increased with increasing GMFCS level. HEA/HSA were minimally impacted by rotation. NSA error was much higher than HEA/HSA in internal rotation and flexion whereas HEA was sensitive to changes in ab/adduction. Given abduction is more easily detectable on imaging than rotation, HEA may be less affected by positioning errors that are common with children with CP than NSA. HSA was least affected by position changes. HEA/HSA could be robust, complementary measures of hip deformities in children with CP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».