Methods of measuring radiographic patellofemoral joint alignment and morphology: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Conduct a scoping review to identify radiographic measures of patellofemoral joint (PFJ) alignment and bony morphology reported in literature published during a representative period (2014-2018), and describe their reported measurement properties. Design: Eight electronic databases were searched using keywords relating to "patellofemoral" and "radiograph". Identified records were screened for eligibility by two independent assessors. English-language studies published in the years 2014-2018 were included if they reported: (i) acquiring PFJ radiographs; (ii) method of radiograph acquisition; and (iii) descriptions of radiographic PFJ alignment and bony morphology measures. Non-human and cadaveric studies, single-case studies, and studies with mean participant age <10 years were excluded. For studies that reported measurement properties (reliability, validity, responsiveness), quality appraisal was performed by two independent assessors using the COSMIN Risk of Bias tool. Descriptive data were reported. Results: Of 18,678 records identified, 336 articles met our criteria . Ninety-one unique radiographic alignment and morphology measures were described. Most prevalent were measures of patellar height (222, 66.1 %), patellar alignment (142, 42.3 %), and patellar inclination (121, 36 %). Reliability data were reported by 83 (24.7 %) of the studies. Conclusions: During the selected period, 91 different radiographic measures of PFJ alignment and morphology were reported, with multiple methods used to obtain similar measures, and limited data on reliability and validity. These findings make it difficult to recommend specific measures for clinical and research use. Further studies are needed to determine the measurement properties of radiographic PFJ alignment and morphology measures, and to establish consensus-based recommendations for priority measures and acquisition methods for specific PFJ conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».