Metallic artifact suppression with MAVRIC-SL in magnetic resonance imaging for assessing chronic pain after hip or knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze the association between osteolysis at the prosthesis interfaces, as determined by magnetic resonance imaging (MRI) with multiacquisition variable-resonance image combination selective (MAVRIC-SL) sequences, and clinical severity after knee or hip arthroplasty, as well as to assess interobserver and intraobserver agreement on periprosthetic bone resorption. Materials and Methods: This was a cross-sectional study of 47 patients (49 joints) under postoperative follow-up after knee or hip arthroplasty, with chronic pain, between March 2019 and August 2020. All of the patients completed the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire. The component interfaces were evaluated and ordered into two groups: osseointegrated and osteolytic. Nonparametric tests were used. Results: = 0.011) domains. There was substantial interobserver and intraobserver agreement for most analyses of the components. Conclusion: Periprosthetic osteolysis appears to be associated with clinical complaints of pain in the post-arthroplasty scenario, and MAVRIC-SL provides reproducible assessments. It could prove to be an important tool for orthopedists to use in the evaluation of challenging cases of chronic pain after arthroplasty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».