Sensitivity and Specificity of Elliptical Modeling and Sagittal Lumbar Alignment Variables in Normal vs. Acute Low Back Pain Patients: Does Pelvic Morphology Explain Group Lordotic Differences?
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The lumbar lordosis (LL) is influenced by pelvic morphology, the unique dimensional characteristics of the pelvis. We investigated the sensitivity and specificity of lumbar sagittal radiographic alignment variables to discriminate between normal controls and acute low back pain (ALBP) patients. Methods: A total of 50 normal controls (29 men; mean age of 27.7 ± 8.5 years) with no history of low back pain and 50 ALBP patients (29 men; 28.1 ± 8 years of age) were compared. Radiographic variables included three measures of LL, a b/a elliptical modeling ratio, sacral base angle (SBA), S1 posterior tangent to vertical (PTS1), two measures of pelvic morphology, as well as three relationships between morphology and LL. Descriptive statistics, linear correlations, and receiver operating characteristic (ROC) curves were calculated. Results: The SBA and Cobb T12-S1 LL were significantly greater in the ALBP group. The SBA showed a reasonable ability to discriminate between the normal and ALBP groups with ROC curve analysis (AUC = 0.67, optimal cut-off value = 41.2°, sensitivity = 0.70, and specificity = 0.62). Pelvic morphology was similar between sex and pain groups. Conclusions: Our sample of ALBP patients had similar pelvic morphology as compared to normal control participants; however, they also demonstrated an increased T12-S1 lordosis and sacral base angle, shown as a hyperlordosis.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».