Classifiers of anterior cruciate ligament status in female and male adolescents using return‐to‐activity criteria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose A lack of standardization exists for functional tasks in return‐to‐activity (RTA) guidelines for adolescents with anterior cruciate ligament injury (ACLi). Identifying the variables that discern ACLi status among adolescents is a first step in the creation of such guidelines following surgical reconstruction. This study investigated the use of classification models to discern ACLi status of adolescents with and without injury using spatiotemporal variables from functional tasks typically used in RTA guidelines for adults. Methods Sixty‐four adolescents with ACLi and 70 uninjured adolescents completed single‐limb hops, lunges, squats, countermovement jumps and drop‐vertical jumps. Jumping distances, heights, and depths were collected. Decision trees (DTs) were used to classify ACLi status and were evaluated using the F‐measure (F1), kappa statistic (ĸ) and area under the precision–recall curve (PRC). Independent t tests and effect sizes were calculated for each important classifier of the DT models. Results A five‐variable model classified ACLi status with an accuracy of 67.5% (F1 = 0.6842; ĸ = 0.350; PRC = 0.491) with sex as a classifier. Significant differences were found in three of the four spatiotemporal variables (p ≤ 0.002). Separate models then classified ACLi status in males and females with an accuracy of 53.3% (F1 = 0.5882; ĸ = 0.0541; PRC = 0.476) and 76.9% (F1 = 0.7692; ĸ = 0.541; PRC = 0.528), respectively, with significant differences for all variables (p ≤ 0.013). Conclusions Among the DT models, females were better able to classify ACLi status compared to males, highlighting the importance of sex‐specific rehabilitation guidelines for adolescents. Level of Evidence Level III.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».