Positive predictive value of maximal posterior joint-line tenderness in diagnosing meniscal pathology: a pilot study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this prospective study was to determine the positive predictive value (PPV) of the point of maximal posterior joint line tenderness (JLT), as a clinical sign, to diagnose underlying meniscal tears. METHODS: We conducted a prospective study of patients requiring arthroscopic surgery, who consecutively presented to the University of Calgary's Sport Medicine Centre. The femurotibial joint line was palpated for the point of maximal tenderness. We recorded the data on the arthroscopy report. A second examiner (orthopedic sport medicine surgical fellow or sport medicine physician) performed the same protocol. An arthroscopist documented the site of pathology as detected by arthroscopy. RESULTS: We found a PPV of 60.0% and a negative predictive value of 62.5%, suggesting that maximal posterior JLT may be predictive of meniscal pathology. The sensitivity and specificity were 84.6% and 31.2%, respectively (p = 0.155), with Fisher's exact test. The kappa score assessed interobserver reliability and was good at 0.48. Patients with maximal posterior JLT but no meniscal pathology did have other confounding pathology and patients with no maximal posterior JLT who had meniscal pathology usually had confounding knee pathology. CONCLUSIONS: We found a PPV of 60.0% of maximal posterior JLT and meniscal pathology located at the same anatomical site on arthroscopic examination.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».