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Enregistrement W4401316750 · doi:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.07.002

Reliability and Accuracy of Ultrasound Measurement of Hip Displacement in Children with Cerebral Palsy

2024· article· en· W4401316750 sur OpenAlexafffund
Thanh-Tu Pham, Lawrence H. Le, John Andersen, Edmond Lou

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Medicine & Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésCerebral palsyReliability (semiconductor)Displacement (psychology)UltrasoundPhysical medicine and rehabilitationMedicineComputer sciencePsychologyRadiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Hip migration percentage (MP) measured on anteroposterior pelvis radiographs is the gold standard to assess the severity of hip displacement in children with cerebral palsy (CP). Repeated exposure of these children to ionizing radiation under a hip surveillance program is undesirable. Recently, a semi-automatic approach to measure MP US on ultrasound (US) images was validated in a phantom study. This pilot in vivo study applied the previous phantom method and aimed to determine the reliability and accuracy of the MP US . Methods Thirty-four children (23 boys and 11 girls) aged 8.9 ± 3.1 y old and diagnosed with CP were recruited. A total of 59 hips were scanned once, while 43 of these were scanned twice to evaluate the test-retest reliability. Two raters (R1 and R2) manually measured MP US ; procedures included selecting images of interest, cropping a region of interest and removing soft tissues on hip US images. Custom software was developed to measure MP automatically after the manual pre-image processing. Results The intra-class correlation coefficients (ICC 2,1 ) for the test-retest (R1), intra-rater (R1) and inter-rater (R1 vs R2) reliabilities were 0.90, 0.94 and 0.82, respectively. The standard error of measurement of MP US for all three evaluations was ≤3.0%. The mean absolute difference between MP US and MP X-ray and the percentage of MP US within clinical acceptance error of 10% for R1 and R2 were (R1: 6.2% ± 4.9%, 84.7%) and (R2: 7.6% ± 6.1%, 73.7%), respectively. Conclusion This study demonstrated that US scans were repeatable and MP US could be measured reliably and accurately.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,271 · 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'admission2
Résumé présentoui

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