Glenoid Version Assessment When the CT Field of View Does Not Permit the Friedman Method: The Robertson Method
Notice bibliographique
Résumé
Background: To improve spatial resolution, current clinical shoulder cross-sectional imaging studies reduce the field of view of the shoulder, excluding the medial scapula border and preventing glenoid version measurement according to the Friedman method. Purpose: To evaluate a method to accurately and reliably measure glenoid version on cross-sectional shoulder images when the medial scapula border is not included in the field of view, and to establish measurements equivalent to the Friedman method. Study Design: Controlled laboratory study. Methods: Sixty-five scapulae underwent computed tomography (CT) scanning with an optimal shoulder CT-positioning protocol. Glenoid version was measured on CT images of the full scapula using the Friedman method. We developed a measurement method (named the Robertson method) based on the glenoid vault version from partial scapula images, with a correction angle subtracted from the articular-surface-glenoid vault measurement. Comparison with the Friedman method defined the accuracy of the Robertson method. Three observers tested inter- and intraobserver reliability of the Robertson method. Accuracy was statistically evaluated with t tests and reliability with the intraclass correlation coefficient (ICC). Results: The statistical distribution of glenoid version was similar to published data,–0.5° ± 3° [mean ± SD]. The initial measurement using the Robertson method resulted in a more retroverted angle compared with the Friedman method, and a correction angle of 7° was then applied. After this adjustment, the difference between the 2 methods was nonsignificant (0.1° ± 4°; P > .65). Reliability of the Robertson method was excellent, as the interrater ICC was 0.77, the standard error of measurement (SEM) was 1.1° with P < .001. The intrarater ICC ranged between 0.84 and 0.92, the SEM ranged between 0.9° and 1.2° with P < .01. Conclusion: A validated glenoid version measurement method is now available for current clinical shoulder CT protocols that reliably create Friedman-equivalent values. Clinical Relevance: Friedman-equivalent values may be made from common clinical CTs of the shoulder and compared with prior and future Friedman measurements of the scapula.
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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 | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».