Performance of Surface Topography Systems in Scoliosis Management: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction The aesthetic appearance of the torso is the foremost concern of scoliotic patients, which, if not addressed, could adversely affect their life quality. The Cobb angle limitation in describing three-dimensional (3D) deformities of the spine and its associated ionizing radiation motivated clinicians to implement noninvasive surface topography (ST) methods for monitoring scoliosis. This study aimed to review the accuracy of the most commonly used ST systems and their ST parameters in predicting and monitoring scoliosis. Materials and Methods The scientific databases were used to search for the studies considering the validity and reliability of different ST methods published in English from 1970 to July 2020. Results Of 221 found publications, 41 journal publications were evaluated for this review. The accuracy of ST methods was affected by light source quality, acquisition time, and postural sway. Some ST parameters resulted in a high correlation with radiographic measurements and classified scoliosis deformities into mild, moderate, and severe. Some ST parameters may not effectively predict the Cobb angle but could monitor curve progression accurately. Representing spine deformities in the lumbar section and subjects with higher body mass index was associated with more significant errors due to thicker soft tissues around the spine. Conclusions According to the present review, ST systems could complement radiography measurements and provide valuable insights into different aspects of internal and external deformity; however, they have not reached a state that can replace radiography in the management of scoliosis. Clinical Relevance The present study helps clinicians choose the most appropriate ST methods for predicting and monitoring scoliotic curves and torso asymmetry evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».