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Enregistrement W4401728572 · doi:10.1177/03635465241265087

How to Best Identify Acetabular Retroversion on Radiographs: Thresholds to Guide Clinical Practice

2024· article· en· W4401728572 sur OpenAlexaff
Jeroen Verhaegen, Camille Vorimore, Claudia Galletta, Kawan Rakhra, Pablo A. Slullitel, Paul E. Beaulé, George Grammatopoulos

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcetabulumMedicineRadiographyPelvic tiltSupine positionOrthodonticsAnatomySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acetabular retroversion is associated with impingement and instability. An adequate interpretation of acetabular version and coverage on radiographs is essential to determine the optimal treatment strategy (periacetabular osteotomy vs hip arthroscopic surgery). The crossover sign (COS) has been associated with the presence of acetabular retroversion, and the anterior wall index (AWI) and posterior wall index (PWI) assess anteroposterior acetabular coverage. However, the radiographic appearance of the acetabulum is sensitive to anterior inferior iliac spine (AIIS) morphology and pelvic tilt (PT), which differs between the supine and standing positions. PURPOSE: To (1) identify differences in the acetabular appearance between the supine and standing positions among patients presenting with hip pain; (2) determine factors (acetabular version, AIIS morphology, and spinopelvic characteristics) associated with the crossover ratio (COR), AWI, and PWI; and (3) define relevant clinical thresholds to guide management. STUDY DESIGN: Cross-sectional study; Level of evidence, 3. METHODS: Patients who presented to a hip preservation surgical unit (n = 134) were included (mean age, 35 ± 8 years; 58% female; mean body mass index, 27 ± 6). All participants underwent supine and standing anteroposterior pelvic radiography to assess the COS, COR, AWI, and PWI as well as standing lateral radiography to determine standing PT. Computed tomography was used to measure supine PT, acetabular version, and AIIS morphology. Acetabular version was measured at 3 transverse levels, corresponding to the 1-, 2-, and 3-o'clock positions. The correlation between radiographic characteristics (COR, AWI, and PWI) and acetabular version, AIIS morphology, and PT was calculated using the Spearman correlation coefficient. Receiver operating characteristic curve analysis was performed to define thresholds for the COR, AWI, and PWI to identify retroversion (version thresholds: <10°, <5°, and <0°). RESULTS: = .003). COR thresholds of 23% and 28% were able to identify acetabular version <5° (sensitivity = 81%; specificity = 80%) and <0° (sensitivity = 88%; specificity = 85%), respectively. An AWI/PWI ratio >0.6 was able to reliably identify acetabular version <0° (sensitivity = 83%; specificity = 84%). In the presence of a COR >30% and an AWI/PWI ratio >0.6, the specificity to detect retroversion was significantly increased (>90%). CONCLUSIONS: The presence of the COS was very common among patients with hip pain. False-positive results (high COR/normal version) may occur because of AIIS morphology/low PT. Relevant thresholds of COR >30% and AWI/PWI ratio >0.6 can help with diagnostic accuracy. In cases in which either the COR or AWI/PWI ratio is high, axial cross-sectional imaging can further help to avoid false-positive results.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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