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Enregistrement W4281649170 · doi:10.1016/j.asmr.2022.04.020

Automated 3D Analysis of Clinical Magnetic Resonance Images Demonstrates Significant Reductions in Cam Morphology Following Arthroscopic Intervention in Contrast to Physiotherapy

2022· article· en· W4281649170 sur OpenAlexaff
Jessica M. Bugeja, Ying Xia, Shekhar S. Chandra, Nicholas J. Murphy, Jillian Eyles, Libby Spiers, ‪Stuart Crozier‬, David J. Hunter, Jürgen Fripp, Craig Engstrom

Notice bibliographique

RevueArthroscopy Sports Medicine and Rehabilitation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health Institute
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilAustralian e-Health Research CentreUniversity of QueenslandNational Health and Medical Research CouncilPfizerEli Lilly and Company
Mots-clésMagnetic resonance imagingContrast (vision)MedicineMorphology (biology)Intervention (counseling)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationRadiologyComputer scienceArtificial intelligenceBiologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To obtain automated measurements of cam volume, surface area, and height from baseline (preintervention) and 12‐month magnetic resonance (MR) images acquired from male and female patients allocated to physiotherapy (PT) or arthroscopic surgery (AS) management for femoroacetabular impingement (FAI) in the Australian FASHIoN trial. Methods An automated segmentation pipeline (CamMorph) was used to obtain cam morphology data from three‐dimensional (3D) MR hip examinations in FAI patients classified with mild, moderate, or major cam volumes. Pairwise comparisons between baseline and 12‐month cam volume, surface area, and height data were performed within the PT and AS patient groups using paired t ‐tests or Wilcoxon signed‐rank tests. Results A total of 43 patients were included with 15 PT patients (9 males, 6 females) and 28 AS patients (18 males, 10 females) for premanagement and postmanagement cam morphology assessments. Within the PT male and female patient groups, there were no significant differences between baseline and 12‐month mean cam volume (male: 1269 vs 1288 mm 3 , t [16] = −0.39; female: 545 vs 550 mm, 3 t [10] = −0.78), surface area (male: 1525 vs 1491 mm 2 , t [16] = 0.92; female: 885 vs 925 mm, 2 t [10] = −0.78), maximum height (male: 4.36 vs 4.32 mm, t [16] = 0.34; female: 3.05 vs 2.96 mm, t [10] = 1.05) and average height (male: 2.18 vs 2.18 mm, t [16] = 0.22; female: 1.4 vs 1.43 mm, t [10] = −0.38). In contrast, within the AS male and female patient groups, there were significant differences between baseline and 12‐month cam volume (male: 1343 vs 718 mm 3 , W = 0.0; female: 499 vs 240 mm 3 , t [18] = 2.89), surface area (male: 1520 vs 1031 mm 2 , t (34) = 6.48; female: 782 vs 483 mm 2 , t (18) = 3.02), maximum‐height (male: 4.3 vs 3.42 mm, W = 13.5; female: 2.85 vs 2.24 mm, t (18) = 3.04) and average height (male: 2.17 vs 1.52 mm, W = 3.0; female: 1.4 vs 0.94 mm, W = 3.0). In AS patients, 3D bone models provided good visualization of cam bone mass removal postostectomy. Conclusions Automated measurement of cam morphology from baseline (preintervention) and 12‐month MR images demonstrated that the cam volume, surface area, maximum‐height, and average height were significantly smaller in AS patients following ostectomy, whereas there were no significant differences in these cam measures in PT patients from the Australian FASHIoN study. Level of Evidence Level II, cohort study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
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