A study of the effectiveness of ultrasound imaging in the early detection of cartilage degeneration in the knee joint of athletes
Notice bibliographique
Résumé
Knee injury is one of the common sports injuries, this paper aims to analyze the performance of ultrasound imaging technology in the assessment of early detection of athletes with knee pain, to provide a reliable assessment index for clinical diagnosis and treatment and an index for judging the efficacy. To analyze the causes of cartilage degeneration in athletes’ knee joints, and to evaluate and compare the ultrasound imaging method with the commonly used clinical assessment (Visual Analogue Scale (VAS) score, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) score) and imaging assessment (Digital Radiography(DR), Magnetic Resonance Imaging (MRI)) for knee osteoarthritis according to the advantageous performance of ultrasound imaging technology in the examination of knee joint diseases. The correlation between ultrasound assessment and VAS score and WOMAC score, as well as DR assessment and MRI assessment were obtained, respectively. To investigate the value of ultrasonography in the evaluation of patients with osteoarthritis of the knee. The ultrasound scores of the knee were positively correlated with the VAS scores and WOMAC scores, with correlation coefficients of 0.891 and 0.902, respectively. The correlation coefficients of ultrasound ratings with DR ratings and MRI ratings were 0.876 and 0.895, respectively (both > 0.75), which were good correlations.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».