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Enregistrement W4390582399 · doi:10.1177/23259671231215740

Comparing the Interobserver Reliability of 4 Methods Used to Measure Knee Laxity on Coronal Plane Stress Radiograph

2024· article· en· W4390582399 sur OpenAlexaff
Geoffrey W Schemitsch, Tyler M. Hauer, Graeme Hoit, Fahad Al Hulaibi, Shu Yang Hu, Ali Etemad-Rezaie, Ellie Pinsker, Ryan Khan, Owen Coulter, Daniel B. Whelan

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensDalhousie UniversitySt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValgusMedicineCoronal planeRadiographyIntraclass correlationOrthodonticsReliability (semiconductor)RadiologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Varus and valgus knee stress radiographs provide valuable information in the pre- and postoperative evaluation of joint laxity in patients with multiligament knee injuries (MLKIs). Purpose: To review the literature for described techniques of quantifying laxity on coronal stress radiographs of the knee and identify the most reliable method. Study Design: Cohort study (diagnosis); Level of evidence, 3. Methods: A thorough literature search using the MEDLINE and Embase databases identified 4 studies with distinct methods for objectively measuring laxity on varus and valgus stress radiographs: Heesterbeek et al (2008), Jacobsen (1976), LaPrade et al (2004), and Sawant et al (2004). To compare these methods, 200 coronal plane stress radiographs from 50 patients with MLKIs were retrospectively reviewed from an MLKI database at a single institution. The amount of varus and valgus laxity on each radiograph was measured independently by 4 reviewers using each method. Intraclass correlation coefficients (ICCs) with 95% CIs were calculated to assess the interobserver reliability of each method overall and the varus and valgus measurements individually. Results: For all 4 methods, the overall interobserver reliability was considered at least moderate. The method by Heesterbeek et al proved to have the highest interrater reliability in all domains-overall (ICC, 0.87 [95% CI, 0.85-0.90]), valgus (ICC, 0.83 [95% CI, 0.78-0.88]), and varus (ICC, 0.87 [95% CI, 0.83-0.90])-demonstrating good to excellent reliability both overall and in varus measurements and showing good reliability in valgus measurements. The method by Sawant et al demonstrated good reliability in valgus measurements. All other measures demonstrated moderate reliability. Conclusion: Available methods for measuring knee joint laxity on varus and valgus knee stress radiographs in patients with MLKIs demonstrated moderate to good interobserver reliability. The method described by Heesterbeek et al proved to have the highest reliability overall as well as in measurements on varus and valgus views individually.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,130
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,130
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0120,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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