Reliability of the Sigmoid Notch Classification of the Distal Radioulnar Joint
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Tolat sigmoid notch classification is a commonly used classification to characterize the distal radioulnar joint (DRUJ). This classification was based on a limited assessment of the entire joint, which may lead to inaccuracies in sigmoid notch evaluation. Questions/Purposes The purpose of this study is to assess the reliability of the Tolat classification for sigmoid notch characterization. Methods The sigmoid notch of 52 models of cadaveric forearms was assessed by applying the Tolat classification to the three-dimensional (3D) modeled notch and then slices at the start of the notch (0 mm) and 4 mm more proximal. The inter- and intrarater agreement was assessed using Cohen's and Fleiss' kappa statistic. Results Agreement between iterations regardless of slices or surgeons/radiologists was moderate. Intrarater agreement between pairs of slices (0 vs 4 mm, 0 mm vs 3D, 4 mm vs 3D) was moderate, whereas agreement between all slices was slight. Agreement between surgeons and between radiologists was moderate, while agreement across all raters and slices was fair. Models described as “other” were more consistent in 3D classifications and were commonly classified as a reverse ski slope. Conclusions Classification using the Tolat scheme is fair to moderate at best. Classification of the sigmoid notch using an axial view of the distal radius may not accurately reflect the anatomy throughout the notch. Clinical Relevance The Tolat classification supplies a limited analysis of the sigmoid notch, and does not represent a comprehensive evaluation of the entire joint. Future classification systems should characterize the entire sigmoid notch.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».