Intra-rater reliability of B-mode ultrasound in the measurement of soft tissue thickness and composition over the lateral proximal femur
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive characterization of soft tissue composition and distribution over the lateral proximal femur is necessary to improve our understanding of fall-related hip fractures; however, a protocol that produces reliable data is needed. Accordingly, the aim of this study was to assess the intra-rater reliability of B-mode ultrasound measured muscle, adipose, and total soft tissue thicknesses over the lateral proximal femur in a simulated sideways fall configuration. Twenty-five young adults (12 males, 13 females, age (SD) = 20.8 (1.9) years) underwent B-mode ultrasound imaging of 12 locations over their lateral proximal femur while in a side-lying position. Side-lying was chosen to allow imaging of the tissues impacted during a lateral fall event. Muscle, adipose, and total soft tissue thicknesses were measured at each location (further grouped into posterolateral, lateral, and anterolateral locations for statistical analysis) and two-way mixed model absolute agreement intraclass correlation coefficients (ICCs) and standard error of measurement were used to assess reliability of tissue type, location, and sex. ICCs were excellent (ICC >0.9) for each tissue type, measurement location, and sex. There were interactions between tissue type, measurement location, and sex on reliability. While measures of adipose thickness were excellent across all conditions, reliability of muscle and total soft tissue thickness measurements were dependent on measurement location and sex. This ultrasound imaging protocol demonstrated good-to-excellent reliability of soft tissue-specific thickness measurements over the lateral proximal femur. This protocol has implications for subject-specific hip fracture risk screening tools and biomechanical models of impact dynamics that incorporate biofidelic soft tissue morphology.
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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 | 0,034 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».