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Enregistrement W4286586603 · doi:10.1177/03635465221109240

Comparison of Acetabular Measurements Between 2 Validated Software Programs Used in Hip Preservation Surgery

2022· article· en· W4286586603 sur OpenAlexaff
Pierre Laboudie, Daniel Fischman, Andrew Speirs, Saif Salih, Fernando Holc, Paul E. Beaulé, Johan Witt, George Grammatopoulos

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensCarleton UniversityOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcetabulumMedicinePelvic tiltNuclear medicineRadiographyFemoral headPelvisOrthodonticsRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Validated software tools (Clinical Graphics [CG] and Hip 2 Norm) permit measurement of the percentage of femoral head coverage (%FHC), which aids in morphological classification and prediction of outcome after hip preservation surgery. Purpose: (1) To assess whether acetabular parameter measurements determined from 2 commonly used software systems are comparable. (2) To determine which parameters influence the correlation or differences between software outputs and measurements. Study Design: Cohort study (diagnosis); Level of evidence, 2. Methods: The study included 69 patients (90 hips) who underwent periacetabular osteotomy and had comprehensive preoperative imaging available. Lateral center-edge angle (LCEA), acetabular index (AI), and %FHC were determined using 3-dimensional computed tomography (CT) measurements by CG and Hip 2 Norm software. Images of 18 pelvises were segmented to determine spinopelvic parameters and subtended acetabular angles. Between-group measurements were compared using correlation coefficients and Bland-Altman analyses. The difference in the outputs of the 2 programs was defined as delta (Δ). Radiographic parameters were tested to assess whether they were responsible for differences in %FHC between software programs. Results: Strong correlations between LCEA (ρ = 0.862) and AI (ρ = 0.825) measurements were seen between the Hip 2 Norm and CG programs. However, weak correlation was seen in the estimate of %FHC (ρ = 0.358), with the presence of a systematic error. Hip 2 Norm consistently produced lower anterior, posterior, and total %FHC values than CG. The %FHC determined by CG, but not Hip 2 Norm, correlated with acetabular subtended angles ( P < .05). Pelvic tilt measured on CT did not correlate with pelvic tilt estimated by Hip 2 Norm ( P = .56), and ΔPelvicTilt strongly correlated with the difference in %FHC by the 2 software programs (ρ = 0.63; P = .005), pelvic incidence (ρ = 0.73; P < .001), and pelvic tilt (ρ = −0.91; P < .001) as per CT. Conclusion: The correlation of %FHC between Hip 2 Norm and CG was weak (ρ = 0.358). The difference in measurements of %FHC correlated with ΔPelvicTilt. The %FHC determined by CG strongly correlated with the segmented acetabular subtended angles and thus more likely reflected true values. Hip preservation surgeons should be aware of these measurement differences because %FHC is important in the diagnosis and prognosis of acetabular dysplasia.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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