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Enregistrement W4380589751 · doi:10.1002/jmri.28840

Characterizing the Myoarchitecture of the Supraspinatus and Infraspinatus Muscles With <scp>MRI</scp> Using Diffusion Tensor Imaging

2023· article· en· W4380589751 sur OpenAlexafffund
Cyril Tous, Alexandre Jodoin, Beau Pontré, Detlev Grabs, Mickaël Begon, Nathalie J. Bureau, Elijah Van Houten

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesRéseau en Bio-Imagerie du Quebec
Mots-clésMedicineDiffusion MRIRotator cuffRepeatabilityAnatomyNuclear medicineMagnetic resonance imagingRadiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The societal cost of shoulder disabilities in our aging society keeps rising. Providing biomarkers of early changes in the microstructure of rotator cuff (RC) muscles might improve surgical planning. Elevation angle (E1A) and pennation angle (PA) assessed by ultrasound change with RC tears. Furthermore, ultrasounds lack repeatability. Purpose To propose a repeatable framework to quantify the myocyte angulation in RC muscles. Study Type Prospective. Subjects Six asymptomatic healthy volunteers (1 female aged 30 years; 5 males, mean age 35 years, range 25–49 years), who underwent three repositioned scanning sessions (10 minutes apart) of the right infraspinatus muscle (ISPM) and supraspinatus muscle (SSPM). Field Strength/Sequence 3‐T, T1‐weighted and diffusion tensor imaging (DTI; 12 gradient encoding directions, b‐values of 500 and 800 s/mm2). Assessment Each voxel was binned in percentage of depth defined by the shortest distance in the antero‐posterior direction (manual delineation), i.e. the radial axis. A second order polynomial fit for PA across the muscle depth was used, while E1A described a sigmoid across depth: . Statistical Tests Repeatability was assessed with the nonparametric Wilcoxon's rank‐sum test for paired comparisons across repeated scans in each volunteer for each anatomical muscle region and across repeated measures of the radial axis. A P‐value <0.05 was considered statistically significant. Results In the ISPM, E1A was constantly negative, became helicoidal, then mainly positive across the antero‐posterior depth, respective at the caudal, central and cranial regions. In the SSPM, posterior myocytes ran more parallel to the intramuscular tendon (), while anterior myocytes inserted with a pennation angle (). E1A and PA were repeatable in each volunteer (error < 10%). Intra‐repeatability of the radial axis was achieved (error < 5%). Data Conclusion ElA and PA in the proposed framework of the ISPM and SSPM are repeatable with DTI. Variations of myocyte angulation in the ISPM and SSPM can be quantified across volunteers. Evidence Level 2 Technical Efficacy Stage 2

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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