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Enregistrement W4307955085 · doi:10.1016/j.jhsg.2022.10.001

Radiographic Evaluation of Carpal Mechanics and the Scapholunate Angle in a Clenched Fist with Dynamic Computed Tomography Imaging

2022· article· en· W4307955085 sur OpenAlexaff
Alexandra Munn, Andrew Furey, John G. Hopkins, Nick Smith, Nicholas Chang, Daniel Sai Squire

Notice bibliographique

RevueJournal of Hand Surgery Global Online · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWristUlnar deviationMedicineRange of motionFistRadiographyNuclear medicineAnatomyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PurposeThe long-term consequences of injuries to the scapholunate joint can severely limit hand function, and the potential for posttraumatic deformity makes early recognition of these injuries important. The purpose of this study was to evaluate the motion of the scapholunate joint in normal wrists through the radial and ulnar deviation using novel dynamic computed tomography (CT) imaging.MethodsFifteen participants consented to have their uninjured wrists scanned. A protocol was designed to ensure adequate time, yet limited exposure, for volunteers. Participants began with the hand in a relaxed fist position and then proceeded to clench the hand in a full fist and relax. Once relaxed again, the wrist was maximally ulnarly deviated and then maximally radially deviated in a fluid motion. Dynamic CT imaging was captured throughout the range of motion.ResultsThe scapholunate angle was measured on dynamic wrist images. The mean range of the scapholunate angle that the wrists moved through was 37.2°–45.9°, and the mean midpoint angle was 41.2° ± 0.4°. All wrists had small, measurable differences in the scapholunate angle when moving from the maximum ulnar deviation to the maximal radial deviation. The average maximum angle change through the range is 11.7°, whereas the average minimum angle change was 0.9°.ConclusionsIn this study, scapholunate angle calculations using dynamic wrist CT scans were within the range of accepted normal for the angle in uninjured wrists. With the increased focus on dynamic imaging for wrist motion, it may be possible to derive a standardized protocol for mapping the carpal motion that is clinically applicable and reproducible.Type of study/level of evidenceDiagnostic IV. The long-term consequences of injuries to the scapholunate joint can severely limit hand function, and the potential for posttraumatic deformity makes early recognition of these injuries important. The purpose of this study was to evaluate the motion of the scapholunate joint in normal wrists through the radial and ulnar deviation using novel dynamic computed tomography (CT) imaging. Fifteen participants consented to have their uninjured wrists scanned. A protocol was designed to ensure adequate time, yet limited exposure, for volunteers. Participants began with the hand in a relaxed fist position and then proceeded to clench the hand in a full fist and relax. Once relaxed again, the wrist was maximally ulnarly deviated and then maximally radially deviated in a fluid motion. Dynamic CT imaging was captured throughout the range of motion. The scapholunate angle was measured on dynamic wrist images. The mean range of the scapholunate angle that the wrists moved through was 37.2°–45.9°, and the mean midpoint angle was 41.2° ± 0.4°. All wrists had small, measurable differences in the scapholunate angle when moving from the maximum ulnar deviation to the maximal radial deviation. The average maximum angle change through the range is 11.7°, whereas the average minimum angle change was 0.9°. In this study, scapholunate angle calculations using dynamic wrist CT scans were within the range of accepted normal for the angle in uninjured wrists. With the increased focus on dynamic imaging for wrist motion, it may be possible to derive a standardized protocol for mapping the carpal motion that is clinically applicable and reproducible.

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)0,005
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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