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Enregistrement W4280537354 · doi:10.1177/2325967121s00488

Reliability of Magnetic Resonance Imaging Interpretation of Lateral Discoid Meniscus: A Multicenter Study

2022· article· en· W4280537354 sur OpenAlexaff
Emily Niu, Matthew D. Milewski, Craig J. Finlayson, Zachary S. Stinson, Elaine Joughin, Jeffrey J. Nepple, Gregory A. Schmale, Jennifer J. Beck

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingMeniscusReliability (semiconductor)Surgical planningArthroscopyNuclear medicineRadiologySurgeryOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lateral discoid meniscus (LDM) often present with complex morphology that can be challenging to assess and treat arthroscopically. Preoperative magnetic resonance imaging (MRI) is frequently used for diagnosis and surgical planning, however it is not known whether surgeons are reliable and consistent in their interpretation of MRI findings. Hypothesis/Purpose: We hypothesize that surgeons experienced in treating LDM are able to reliably interpret discoid pathology using MRI, with the exception of evaluating dynamic factors (i.e. instability). Methods: Forty five discoid meniscus MRI selected from a pool of surgical discoid meniscus cases were included in this review. Five reviewers (experienced pediatric sports medicine surgeons) who were not involved in the MRI selection process performed independent review of each MRI to determine discoid meniscus classification. More than 4 weeks later, a second reading was performed by 3 of the 5 reviewers. Interobserver and intraobserver reliability of the primary (width, presence of instability or tear) and secondary (location of instability or tear, tear type) rating factors was assessed using the Fleiss κ coefficient, designed for multiple readers with nominal variables (reliability: fair, 0.21–0.40; moderate, 0.41–0.60; substantial, 0.61–0.80; excellent, 0.81–1.00). Reliability is reported as κ (95% CI). Results: Interobserver reliability of assessment of meniscal width was substantial 0.67 (0.58-0.76), and intraobserver was moderate 0.52 (0.35-0.69). Assessment of presence of peripheral instability had moderate interobserver reliability 0.54 (0.45-0.63) and substantial intraobserver 0.61 (0.44-0.78). Presence of tear had fair interobserver reliability 0.39 (0.29–0.48) and substantial intraobserver 0.68 (0.51-0.85). When identifying location of instability or tear, interobserver reliability was moderate while intraobserver agreement was substantial for assessment of anterior instability (0.47 (0.37-0.56) and 0.68 (0.51-0.85), respectively); posterior instability (0.56 (0.47-0.65) and 0.62 (0.45-0.79), respectively); and posterior tear (0.41 (0.32-0.50) and 0.69 (0.52-0.86), respectively). The exception was identifying anterior tear, with fair interobserver reliability 0.33 (0.23-0.42) and moderate intraobserver 0.56 (0.39-0.73); Interobserver reliability was fair for tear type 0.34 (0.28-0.41) and intraobserver reliability moderate 0.55 (0.43-0.67). Conclusion: Orthopaedic surgeons experienced in the treatment of LDM vary from each other in their classification using MRI, especially with regard to assessment of meniscus tears. MRI evaluation may be helpful to diagnose discoid by width and identify presence of instability, two major factors in the decision to proceed with surgery. However, definitive treatment should be guided by a comprehensive arthroscopic evaluation.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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