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Enregistrement W4386422077 · doi:10.1038/s41598-023-41807-w

2D/3D ultrasound diagnosis of pediatric distal radius fractures by human readers vs artificial intelligence

2023· article· en· W4386422077 sur OpenAlexafffund
Jessica Knight, Yuyue Zhou, Christopher Keen, Abhilash Rakkunedeth Hareendranathan, Fatima Alves-Pereira, Siyavesh Ghasseminia, Stephanie Wichuk, Alan Brilz, David Kirschner, Jacob L. Jaremko

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésWristMedicineRadiographyUltrasoundGold standard (test)RadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wrist trauma is common in children and generally requires radiography for exclusion of fractures, subjecting children to radiation and long wait times in the emergency department. Ultrasound (US) has potential to be a safer, faster diagnostic tool. This study aimed to determine how reliably US could detect distal radius fractures in children, to contrast the accuracy of 2DUS to 3DUS, and to assess the utility of artificial intelligence for image interpretation. 127 children were scanned with 2DUS and 3DUS on the affected wrist. US scans were then read by 7 blinded human readers and an AI model. With radiographs used as the gold standard, expert human readers obtained a mean sensitivity of 0.97 and 0.98 for 2DUS and 3DUS respectively. The AI model sensitivity was 0.91 and 1.00 for 2DUS and 3DUS respectively. Study data suggests that 2DUS is comparable to 3DUS and AI diagnosis is comparable to human experts.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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