Defining hip cartilage repair: a modified delphi study to establish the Magnetic Resonance Evaluation of the Repair of Cartilage in the Hip (MERCH) score
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a standardized scoring system to evaluate pre- to post-operative repair or reconstruction of hip cartilage using magnetic resonance imaging (MRI). METHODS: A two-phase modified Delphi study was conducted. Phase 1 involved a survey with suggested criteria and diagrams to define various stages of articular cartilage repair and phase 2 involved an expert consensus meeting that discussed the survey responses and voted on final scoring criteria. The survey was emailed to members of the Canadian Hip Preservation Research Collaborative (CHIPR) and respondents included both board certified orthopedic surgeons as well as musculoskeletal radiologists. RESULTS: Overall, there were 17 survey respondents from Canada and most (47%, 8/17) participants agreed that the minimum MRI protocol needed to evaluate cartilage repair was a 3.0 T MRI and 94% (17/18) agreed that the minimum time post-operatively that they felt they would be able to accurately evaluate cartilage repair on an MRI was 12 months. Following phases 1 and 2, the final Magnetic Resonance Evaluation of the Repair of Cartilage in the Hip (MERCH) score was developed with 7 domains, 3 criteria per domain: 1) volume fill of cartilage defect, 2) integration into adjacent cartilage, 3) surface of the repair tissue, 4) structure of the repair tissue, 5) bony overgrowth, 6) subchondral changes, and 7) delamination. The score ranges from 60 (optimal) to -20 points (worst/none). CONCLUSIONS: This consensus project established a new MRI scoring system to evaluate post-operative cartilage restoration of the hip. The implementation of the MERCH score is essential in our ability to guide patient management and expectations in a rapidly evolving field and will help with standardizing our evaluation of cartilage repair in future research trials. LEVEL OF EVIDENCE: Level II Diagnostic.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».