Investigating the reliability and validity of subacromial space measurements using ultrasound and MRI
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While ultrasound (US) measures of the subacromial space (SAS) have demonstrated excellent reliability, measurements are typically captured by experts with extensive ultrasound experience. Further, the agreement between US measured SAS width and other imaging modalities has not been explored. This research evaluated the agreement between SAS measures captured by novice and expert raters and between US and magnetic resonance imaging (MRI). This study also evaluated the effect of US transducer tilt on measured SAS. METHODS: Nine men and nine women participated in this study. US images were captured by a novice and expert with the participant in both seated and supine positions. An inclinometer was fixed to the US probe to measure transducer tilt. SAS width was measured in real time from freeze framed images. MRI images were captured, and the humerus and acromion manually segmented. The SAS width was measured using a custom algorithm. RESULTS: Intraclass correlation coefficients (ICCs) between novice and expert raters were 0.74 and 0.63 for seated and supine positions, respectively. Intra-rater agreement was high for both novice (ICC = 0.83-0.84) and expert (ICC ≥ 0.94) raters. Agreement between US and MRI was poor (ICC = 0.21-0.49) but linearly related. CONCLUSIONS: Moderate agreement between novice and expert raters was demonstrated, while the agreement between US and MRI was poor. High intra-rater reliability within each rater suggests that US measures of the SAS may be completed by a novice with introductory training.
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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 | 0,033 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».