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Enregistrement W4284964481 · doi:10.1155/2022/9057181

MRI Semi-Quantitative Evaluation of Clinical Features of Cartilage Injury in Patients with Osteoarthritis

2022· article· en· W4284964481 sur OpenAlexaboutno aff
Xianchao Zhou, Xiang Shen

Notice bibliographique

RevueConcepts in Magnetic Resonance Part A · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSagittal planeMedicineOsteoarthritisMagnetic resonance imagingCoronal planeCorrelationNuclear medicineRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate the correlation between magnetic resonance imaging (MRI) findings of articular cartilage and clinical symptoms in patients with osteoarthritis (OA). Eighty patients with OA were selected as the study subjects (OA group) and 80 healthy subjects during the same period were also selected as the control group. All subjects underwent knee sagittal PDW-SPAIR, sagittal T1WI-aTSE, sagittal T2WI-TSE, coronal PDW-SPAIR, sagittal 3D-WATSc, and sagittal T2 mapping scans. Thereafter, all subjects underwent clinical assessment. The whole-organ MRI score (WORMS) was adopted for MRI examination and semiquantitative analysis, and the T2 value was calculated. The correlation among T2 value, WORMS, and Western Ontario and Mc Master University OA Index (WOMAC) was then compared and analyzed. The correlation coefficients between T2 values and WORMS in each sub-region of patients with OA were 0.8, 0.55, −0.038, 0.811, and 0.743; the correlation coefficients between WORMS and WOAMC were 0.66, 0.71, 0.46, and 0.88; and the correlation coefficients between T2 values and WOAMC were 0.483, 0.33, 0.282, and 0.636, respectively. There was a significant positive correlation between the results of MRI semiquantitative analysis and clinical symptoms as well as disease severity in patients with OA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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