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Enregistrement W4220702344 · doi:10.1117/12.2613001

3D ultrasound for diagnosis and tracking of synovitis in first carpometacarpal osteoarthritis patients

2022· article· en· W4220702344 sur OpenAlexaff
Carla du Toit, Robert Dima, Nina Suh, Aaron Fenster, Emily Lalone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingSoft tissueOsteoarthritisSynovitisRadiologyRadiographyUltrasoundModality (human–computer interaction)Medical imagingComputer scienceArthritisPathologyInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First carpometacarpal osteoarthritis (CMC1) is one of the most prominent forms of hand osteoarthritis (OA) with an estimated prevalence of up to 33%. X-ray radiography is the most common imaging modality used in the diagnosis of CMC1 OA. However, studies have reported significant discrepancies between patient-related outcomes and radiographic evidence of OA, which may be attributed to the lack of x-ray soft tissue contrast. Therefore, in conjunction with rapidly expanding soft tissue modalities such as magnetic resonance imaging (MRI) and ultrasound (US) there has been an increased interest in the role that soft tissue structures, such as joint synovium plays in the progression of OA. US and MRI are excellent for imaging soft tissue structures; however, US is highly operator-dependent and is inherently 2D, while MRI is associated with long waitlist times, high operating costs, and inaccessibility to patients with mobility impairments. Three-dimensional (3D) US technology may overcome these limitations by providing a method for bedside monitoring OA progression and treatment response. This paper validates the use of our developed 3DUS device for comparing synovial volume measurements in a CMC OA patient study. The CMC1 patient was imaged to compare the measurement capabilities of 3DUS to MRI for measuring synovial tissue volumes. Results showed that there was a 29.61% difference between acquired MRI and 3DUS volumetric measurements. Furthermore, the coefficient of variance was 1.4% and 5.7% for 3DUS and MRI, respectively, suggesting that the volumetric measurements from the 3DUS image were more consistent and better suited for clinical imaging and assessment of the CMC1 joint.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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