Telemedicine-based measurement of finger joint range of motion in patients: A reliability and concurrent validity study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the use of telemedicine has persisted in hand surgery and therapy practices beyond the COVID-19 pandemic, there remains a need for simple, validated means of remotely measuring finger joint range of motion for integration in fast-paced virtual clinics. We propose on-screen measurement, a technique previously validated in the elbow, which involves holding a goniometer up to the telemedicine appointment screen. PURPOSE: This study aimed to determine the reliability and concurrent validity of on-screen measurements relative to the gold standard, in-person goniometry. Congruence of management plans established at virtual and in-person appointments was as a secondary aim. STUDY DESIGN: Prospective Reliability and Agreement (Concurrent Validity) Study. METHODS: Patients with Dupuytren's disease assessed virtually and in-person were recruited from one surgeon's practice. Virtual and in-person measurements in maximal passive extension, time between appointments and treatment plans made at each visit were extracted from patients' charts. In-person assessors were blinded to previous telemedicine-based measurements and, after a 2-week washout period, the original assessor and two additional assessors re-measured joints from screenshots captured at telemedicine appointment. Descriptive and statistical analyses were used to evaluate inter-rater and intra-rater reliability as well as concurrent validity. RESULTS: Fifty-four eligible patients (191 joints; 102 digits) attended telemedicine and in-person appointments at a median of 31 days apart. Inter-rater and intra-rater reliability were excellent (intraclass correlation coefficient >0.96). The absolute mean difference between on-screen and in-person measurements was 8˚, with 61.7% of on-screen measurements falling within 10˚ of in-person measurements. Management plans made at the telemedicine appointment were congruent with those carried out in-person in 96.3% of cases. CONCLUSIONS: On-screen measurement is highly reliable with concurrent validity that compares to similar photography-based measurement studies. Our results suggest on-screen measurement may be a useful tool for initial consultation and triaging of patients with flexion contractures.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».