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Enregistrement W4317556210 · doi:10.1007/s40477-022-00770-4

Shear-wave elastography of the plantar fascia: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4317556210 sur OpenAlexaboutno aff
Domenico Albano, Carmelo Messina, Salvatore Gitto, Francesca Serpi, Mariachiara Basile, Marzia Acquasanta, Ezio Lanza, Luca Maria Sconfienza

Notice bibliographique

RevueJournal of Ultrasound · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero della SaluteUniversità degli Studi di Milano
Mots-clésMedicineConfidence intervalPlantar fasciitisPlantar fasciaMeta-analysisPublication biasElastographyInternal medicineSurgeryRadiologyUltrasoundPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To assess the efficacy of shear-wave elastography (SWE) of the plantar fascia (PF) in identifying plantar fasciitis. METHODS: A literature search was conducted on the PubMed and Medline databases for articles published up to August 2022. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the risk of bias. We included original research studies in English dealing with the evaluation of patients with plantar fasciitis by means of SWE and including shear modulus (KPa) and/or shear-wave velocity (m/s). We compared healthy and pathologic PF stiffness using the standardised mean difference (SMD) in a random-effects model (95% CI). RESULTS: = 97%). Pathologic PFs showed significantly lower stiffness, with an SMD of - 3.00 m/s (95% confidence interval: - 4.95 to - 1.06, p = 0.002), compared to healthy PF. CONCLUSION: Pathologic PFs present significantly lower stiffness than healthy PFs. However, the analysed studies are highly heterogeneous.

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)0,001
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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,008
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)0,0000,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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