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Enregistrement W4416541837 · doi:10.51584/ijrias.2025.10100000176

Methodological Standardization in Knee Joint Ultrasound: A Comprehensive Research Procedure

2025· article· W4416541837 sur OpenAlexaff
Kaneez Abbas, Maaruf Ali, Alireza Mobasseri, Mahdi Khanbabazadeh, Bala Balaguru, Danesh Khazaei

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research and Innovation in Applied Science · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensCanadian Chiropractic Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationKnee JointUltrasoundJoint (building)UltrasonographyVascularity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Knee ultrasonography is a key diagnostic and research tool for evaluating joint effusion, synovitis, tendon, and ligament integrity. Despite its widespread use, methodological inconsistencies across studies—ranging from patient positioning to probe settings—limit reproducibility and cross-study comparability. Objective: To outline a standardized, evidence-based procedure for knee joint ultrasound suitable for research applications, aligning with international guidelines to ensure methodological rigor and reproducibility. Methods: A comprehensive research framework was developed incorporating standardized participant selection, equipment calibration, scanning parameters, patient positioning, and both static and dynamic maneuvers Results: Implementing standardized ultrasound protocols minimizes measurement variability, improves the accuracy of synovial and vascularity assessment, and enhances longitudinal monitoring of therapeutic responses. Conclusion: Methodological standardization in knee ultrasound strengthens data validity, promotes reproducibility, and facilitates integration of imaging biomarkers into clinical and translational musculoskeletal research. The outlined framework serves as a template for future multicenter and longitudinal ultrasound studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0180,019
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,252
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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