<scp>T<sub>2</sub></scp> Clusters Are More Sensitive Than Mean <scp>T<sub>2</sub></scp> Change to Detect Early and Longitudinal Changes in Anterior Cruciate Ligament Reconstructed and Healthy Knees
Notice bibliographique
Résumé
Background Post‐traumatic osteoarthritis (PTOA) often follows anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR), leading to early cartilage degradation. Change in mean T2 fails to capture subject‐specific spatial–temporal variations, highlighting the need for robust quantitative methods for early PTOA detection and monitoring. Purpose/Hypothesis Develop and apply 3D T2 cluster analysis to ACLR and healthy knees over 2.5 years. Study Type Longitudinal case–control study. Subjects ACLR and contralateral knees of 15 subjects (9 male/6 female, 37.7 ± 10 years) and right knee of 15 matched controls (9 male/6 female, 37.1 ± 12 years) were scanned at 3 weeks, 3, 9, 18, and 30 months post‐ACLR. Sequence 3 T Quantitative double echo steady state sequence. Assessment “T2 cluster analysis” was developed, incorporating registration and thresholding methods to identify and quantify elevated T2 regions (T2 clusters, T2C) in femoral cartilage. Percentage of cartilage covered by T2 clusters (T2C%), mean cluster size (T2Csize), the number of clusters (T2Ccount), and ΔT2Mean (change in mean femoral cartilage T2 relative to visit 1) were computed for all knees. Statistical Tests A linear mixed model assessed knee, time, and knee‐time interaction effects on each outcome metric (P < 0.05), with effect sizes (ηp2) describing the sensitivity of these effects to longitudinal changes. Results T2C% (ηp2 = 0.22), T2Csize, (ηp2 = 0.14), and T2Ccount (ηp2 = 0.51) showed significant and systematic difference between knees (ACLR > contralateral > control). T2C% (ηp2 = 0.24), T2Csize (ηp2 = 0.17), and T2Ccount (ηp2 = 0.11) showed significant longitudinal change across all knees. Specifically, ACLR knees exhibited a significant increase in T2C% (ηp2 = 0.21), T2Csize (ηp2 = 0.13), and a decrease in T2Ccount (ηp2 = 0.07) with time. ΔT2Mean showed significant difference between knees (ηp2 = 0.15), increase with time (ηp2 = 0.04), with no significant knee‐time interaction (ηp2 = 0.00, P = 0.772 [contralateral], P = 0.482 [control]). Conclusion T2C metrics are more sensitive than ΔT2Mean for longitudinal monitoring of femoral cartilage post ACLR. Our findings suggest potential merging of T2 clusters overtime, forming larger areas of cartilage degradation in ACLR knees. Level of Evidence 1 Technical Efficacy Stage 2
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».