Using Machine Learning to Identify the Optimal Limb Symmetry Index Cut-Off Threshold in Paediatric Patients with ACL Injury
Notice bibliographique
Résumé
Background: The risk for a subsequent ACL injury following a primary paediatric ACL reconstruction is extremely high, with 17-30% of paediatric patients sustaining a second ACL injury within two years. It is possible that this risk is associated with a lack of evidence for identifying return-to-activity (RTA) measures to guide postoperative decision-making. Limb symmetry indices (LSI) derived from functional and strength tasks are commonly used, however LSIs used by paediatric orthopaedic surgeons can range from 75-95%, with no objective evidence to support these values. Purpose: To create knowledge that could be used to inform RTA and to determine if a machine learning approach could objectively identify LSI thresholds from functional tasks that classify paediatric individuals as injured or healthy. Methods: Forty-two patients (30 females) who had suffered an ACL injury (ACLi) and 69 matched uninjured controls (36 females; CON) performed isometric knee extension and flexion, and single-leg hopping tasks. LSIs were calculated as injured/uninjured limb for ACLi and non-dominant/dominant limb for CON. LSIs with significant between-group (ACLi vs CON) differences (independent t-tests), were used in a machine learning algorithm. A classification tree (CT) was used to classify ACLi and CON participants using LSI percentages. Ten-fold cross-validation was used to determine optimal tree complexity. LSIs were then converted from percentage to categorical ‘pass/fail’ grades according to cut-off thresholds ranging from 70-100%. CTs were then fit to the converted categorical data at each cut-off threshold and the model accuracies were compared. Results: Anterior, lateral, triple, and timed 6m hop tasks, and knee extension strength LSIs were used in the machine learning algorithm. The CT using the raw LSI percentages correctly classified 85.9% of participants. When data were converted from percentage to categorical ‘pass/fail’ grades, a plateau in classification accuracy occurred between LSIs cut-off thresholds of ˜83-90%. The most accurate LSI cut-off threshold was 89%, which correctly classified 84.4% of participants. Conclusion: Based on our preliminary analysis, the 90% LSI cut-off is an appropriate threshold for separating the hopping and strength performance of ACLi and CON paediatric participants. It is nevertheless important to recognize that this threshold can identify those with ACL injury, and not those who are ready for return to activity. A 90% LSI is therefore only a minimum criterion to reach as part of an RTA evaluation, and not a threshold that identifies when an individual is ready to return.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».