Notice bibliographique
Résumé
Background and aimLower limb malalignment is a major risk factor for knee osteoarthritis (OA) and is mainly diagnosed using the Hip Knee Ankle Angle (HKA).Therefore, accurate HKA measurements are indispensable.We aimed to study the effects of knee flexion, leg rotation, and X-ray beam height on the accuracy of the HKA measurement.We aimed to convert our findings into a guideline for obtaining whole leg radiographs (WLR) in favour of accuracy and reproducibility. MethodsAn in vitro experiment was designed using sawbones (in 5° varus) of the whole lower limb, fixated in different leg rotation angles, knee flexion angles, HKAs and three different X-ray beam heights. ResultsThe HKA measurement error was 1° per 20° of leg rotation without flexion (p<0.01).When 5° of flexion was added, the HKA measurement error was 0.8° per 20° rotation (p<0.01).When the leg was in 15° flexion, the HKA measurement error was 4° per 20° rotation (p<0.01).X-ray beam height did not cause any significant measurement errors (p=0.348). ConclusionThis study showed that leg rotation only can lead to clinically relevant measurement errors when exceeding 9°.When there is 15° of knee flexion and leg rotation the error becomes approximately 3°.Varying X-ray beam heights within a range of 10 cm does not affect the accuracy.Based on these findings, we propose guidelines for system setup and patient positioning during a WLR that is easy to apply and aims at minimizing errors when measuring the HKA. Figure 1.Measurement of the Hip-Knee-Ankle angle on full limb radiographThe Hip-Knee-Ankle angle (HKAA, in green) is measured between two axes (in red).One axis runs from the middle of the femoral head to the middle of the femoral notch, and a second axis from the middle of the tibial notch, to the middle of the talar head.Chapter 4
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,050 |
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 ».