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Enregistrement W7108230199 · doi:10.48620/92763

High-Resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography (HR-pQCT) for Assessment of Avascular Necrosis of the Lunate.

2025· article· en· W7108230199 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen Access CRIS of the University of Bern · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensHand and Upper Limb Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvascular necrosisAsymptomaticSubchondral bonePathologicalPeripheralQuantitative computed tomographyMagnetic resonance imagingComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This exploratory study investigates the feasibility and diagnostic value of high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) in detecting structural and microarchitectural changes in lunate avascular necrosis (AVN), or Kienböck's disease. Five adult patients with unilateral AVN underwent either MRI or CT, alongside HR-pQCT of both wrists. Imaging features such as subchondral remodeling, joint space narrowing, and bone fragmentation were assessed across modalities. HR-pQCT detected at least one additional pathological feature not seen on MRI or CT in four of five patients and revealed early subchondral changes in two contralateral asymptomatic wrists. Quantitative measurements of bone volume fraction (BV/TV) further indicated altered trabecular structure correlating with disease stage. These findings suggest that HR-pQCT may offer enhanced sensitivity for early-stage AVN and better delineation of disease extent, which is critical for informed surgical planning. While limited by small sample size, this study provides preliminary evidence supporting HR-pQCT as a complementary imaging tool in the assessment of lunate AVN, with potential to improve early detection, staging accuracy, and individualized treatment strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,308 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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