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Enregistrement W4282838963 · doi:10.1503/cjs.023420

Four-dimensional computed tomography: musculoskeletal applications

2022· review· en· W4282838963 sur OpenAlexafffundvenue
Murray T. Wong, Charmaine Wiens, Michael T. Kuczynski, Sarah L. Manske, Prism Schneider

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOrthopaedic Trauma AssociationUniversity of CalgaryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOsteoporosis CanadaAmgen
Mots-clésMedicineModality (human–computer interaction)Orthopedic surgeryRange of motionWristAnkleKinematicsElbowComputed tomographyReduction (mathematics)RadiologyMedical physicsArtificial intelligenceSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four-dimensional computed tomography (4DCT), or dynamic CT, is an emerging modality with a wealth of orthopedic applications for both clinical practice and research. This technology creates CT volumes of a moving structure at multiple time points to depict real-time motion. Recent advances in acquisition technology and reduction in radiation dosage have allowed for increased adoption of the modality and have made imaging of joint motion feasible and safe. Musculoskeletal 4DCT has been used primarily to investigate wrist motion; however, the utility of 4DCT has been shown in other areas, including the shoulder, elbow, hip, knee and ankle. Imaging these joints through a full range of motion provides new insight into dynamic phenomena such as instability, impingement and joint kinematics. Although 4DCT has not yet been widely adopted in orthopedic practice and research, future use has the potential to enable a deeper understanding of musculoskeletal conditions and to improve patient care.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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