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Enregistrement W4391321407 · doi:10.1097/brs.0000000000004936

Detection and Characterization of Endplate Structural Defects on CT

2024· article· en· W4391321407 sur OpenAlexaff
Aliyu Lawan, Andrew Leung, Stephanie Leung, James Faul, Joseph Umoh, David W. Holdsworth, Dianne Bryant, Michele C. Battié

Notice bibliographique

RevueSpine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensVictoria HospitalLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKappaMedicineSagittal planeNuclear medicineComputed tomographyCadaverRadiologyAnatomyMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Diagnostic test study. OBJECTIVE: To determine the reliability and validity or diagnostic accuracy of two previously described endplate structural defect (EPSD) assessment methods. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Studies of EPSD may further the understanding of pathoanatomic mechanisms underlying back pain. However, clinical imaging methods used to document EPSD have not been validated, leaving uncertainty about what the observations represent. MATERIALS AND METHODS: Using an evaluation manual, 418 endplates on CT sagittal slices obtained from 19 embalmed cadavers (9 men and 10 women, aged 62-91 yr) were independently assessed by two experienced radiologists and a novice for EPSD using the two methods. The corresponding micro-CT (µCT) from the harvested T7-S1 spines were assessed by another independent rater with excellent intra-rater reliability (k=0.96). RESULTS: Inter-rater reliability was good for the presence (k=0.60-0.69) and fair for specific phenotypes (k=0.43-0.58) of EPSD. Erosion, for which the Brayda-Bruno classification lacked a category, was mainly (82.8%) classified as wavy/irregular, while many notched defects (n=15, 46.9%) and Schmorl's nodes (n=45, 79%) were recorded as focal defects using Feng's classification. When compared to µCT, endplate fractures (n=53) and corner defects (n=28) were routinely missed on CT. Endplates classified as wavy/irregular on CT corresponded to erosion (n=29, 21.2%), jagged defects (n=21, 15.3%), calcification (n=19, 13.9%), and other phenotypes on µCT. Some focal defects on CT represented endplate fractures (n=21, 27.6%) on µCT. Overall, with respect to the presence of an EPSD, there was a sensitivity of 70.9% and a specificity of 79.1% using Feng's method, and 79.5% and 57.5% using Brayda-Bruno's method. Poor to fair inter-rater reliability (k=0.26-0.47) was observed for defect dimensions. CONCLUSION: There was good inter-rater reliability and evidence of criterion validity supporting assessments of EPSD presence using both methods. However, neither method contained all needed EPSD phenotypes for optimal sensitivity, and specific phenotypes were often misclassified.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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