Wireless vs. traditional ultrasound assessed knee cartilage outcomes utilizing automated gain and normalization techniques
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in wireless ultrasound technology allow for point of care cartilage imaging, yet validation against traditional ultrasound units remains to be established for knee cartilage outcomes. Therefore, the purpose of our study was to establish the replicability, reliability and agreement, of articular cartilage thickness and echo-intensity measures between traditional and wireless ultrasound units utilizing automatic-gain and normalization techniques. We used traditional and wireless ultrasound to assess the femoral cartilage via transverse suprapatellar scans with the knee in maximum flexion in 71 female NCAA Division I athletes (age: 20.0±1.3 years, height: 171.7±8.7 cm, mass: 69.4±11.0 kg). Wireless ultrasound images (auto-gain and standard gain) were compared to traditional ultrasound images (standard gain) before and after normalization. Ultrasound image pixel values were algebraically scaled to normalize differences between units in image acquisition. Mean thickness and echo-intensity of the global and sub-regions of interest were measured across imaging parameters. Intraclass correlation coefficients (ICC 2, k ) for reliability, standard error of the measurement, minimum detectable difference, and Bland-Altman plots for agreement were calculated between ultrasound units across imaging parameters. Cartilage thickness demonstrated good to excellent reliability (ICC 2,k =0.83–0.95) and minimal bias (-0.06–0.03 mm), in all regions regardless of gain and normalization. However, mean echo-intensity demonstrated poor to moderate reliability (ICC 2,k =0.23–0.68) and moderate bias (-9.8–6.5 au) in all regions, regardless of gain and normalization. While there was a high level of replicability between units when assessing cartilage thickness, further research in ultrasound beam forming may lead to improvements in replicability of cartilage echo-intensity between ultrasound units.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».