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Enregistrement W4386603634 · doi:10.4103/jajs.jajs_4_23

Knee Pain in Elite Dancers: A Review of Imaging Findings

2023· review· en· W4386603634 sur OpenAlexaff
Matthew Mariathas, Emily Hughes, Roger Wolman, Neeraj Purohit

Notice bibliographique

RevueJournal of Arthroscopy and Joint Surgery · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEliteKnee painPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicinePathologyOsteoarthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Musculoskeletal injuries are a frequent occurrence in dancers of all skill levels, and the knee is the most common anatomical location. Our purpose was to identify the specific knee injuries encountered in a large cohort of dancers presenting to a tertiary-level dance injury clinic with knee pain. The relevant imaging findings of the identified knee injuries are highlighted. Methods: All new patients referred to the specialist dance injury clinic between March 2012 and February 2017 were entered into a database. Those with a knee-specific injury were selected with documentation of relevant demographic information. Clinic notes were analyzed for information related to a preceding acute traumatic event, and any relevant imaging was reviewed. This formed the basis for the review with Pubmed being utilized to identify relevant papers on the specific pathologies including etiology, imaging findings, and management. Results: Data from a cohort of 197 dancers presenting with a knee complaint were reviewed, composed of 144 women and 53 men with an average age of 28 years (range: 12–75 years). The most common knee complaint was anterior knee pain ( n = 111) followed by medial-side knee pain ( n = 42). The most frequent diagnoses included patellofemoral pain syndrome ( n = 69), medial meniscal injury ( n = 29), and Hoffa’s fat pad impingement ( n = 13). Conclusion: An anatomy--based approach with regard to the site of pain can be useful in identifying any potential abnormality. Knowledge of the radiological appearances of the most frequently seen knee abnormalities in dancers will aid in prompt and correct diagnosis.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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