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Record W6980020378

Architecture 3D et élasticité des muscles de la coiffe des rotateurs par imagerie de tenseur de diffusion et élastographie par résonance magnétique

2022· dissertation· fr· W6980020378 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicShoulder Injury and Treatment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRotator cuffMuscle architectureComputed tomography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : Les déchirure de la coiffe des rotateurs sont l’atteinte de l'épaule la plus courante pour laquelle les patients ont besoin d'un traitement. La prévalence des déchirures des tendons de la coiffe des rotateurs augmente avec l'âge, touchant 25% des personnes de 60 ans et plus de 50% des personnes de 80 ans. La réparation chirurgicale des tendons de la coiffe des rotateurs réduit les coûts sociétaux et améliore la qualité de vie des patients. La rétraction, l’atrophie, l’infiltration graisseuse et la fibrose du muscle influencent les résultats des réparations de la coiffe des rotateurs. L'atrophie musculaire et l'infiltration graisseuse entraînent une perte de force de l'épaule et peuvent être évaluées quantitativement par imagerie par résonance magnétique (IRM). La rétraction musculaire et la fibrose contribuent à la raideur musculaire et à la diminution de l'élasticité de la jonction myotendineuse impactant la capacité du chirurgien à rattacher les tendons à l'os et compromet la qualité de la réparation chirurgicale en augmentant le risque de déchirure. Par conséquent, la quantification de la viscoélasticité des muscles de la coiffe des rotateurs pourrait fournir des informations pertinentes pour la prise de décision clinique et la planification préchirurgicale. L’imagerie par tenseur de diffusion (DTI) et l’élastographie par résonance magnétique (ERM) permettent de déterminer des biomarqueurs en imagerie par résonance magnétique (IRM) qui se basent sur l’orientation et l’élasticité des fibres musculaires. Cependant, il n’est pas possible, présentement, de quantifier de manière fiable le niveau de fibrose au sein des muscles. Quelques études préliminaires ont démontré que les propriétés viscoélastiques des muscles peuvent être quantifiées, mais sans tenir compte systématiquement de l’anisotropie musculaire qui influence les résultats d’élastographie. Pour mettre au point la technique d’imagerie, des spécimens cadavériques, préservés par les techniques Thiel, sels saturés ou formaldéhyde, qui sont couramment utilisés pour l’optimisation des séquences IRM seront utilisés avant l’application chez des volontaires. Nous faisons l'hypothèse que l’imagerie par tenseur de diffusion et la tractographie sont réalisables et répétables chez tous les volontaires asymptomatiques dans les muscles du supra-épineux et infra-épineux. Méthode : Cette étude s’est déroulée entre janvier 2019 et mars 2020 au Centre de recherche du CHUM. Six épaules de trois spécimens cadavériques ont été obtenues de l'Université de Trois-Rivières. Chaque paire d’épaules était conservée dans trois techniques d'embaumement différentes telles l’embaumement classique au formol, les sels saturés et le Thiel. L'âge au décès variait de 58 à 75 ans (médiane = 66). Ces épaules cadavériques ont été utilisées pour la mise au point du protocole de la séquence d’imagerie avant leur utilisation chez les volontaires. Par la suite, six volontaires asymptomatiques (médiane = 41 ans, intervalle interquartile = 13 ans) ont été imagés au niveau de l’épaule gauche ou droite. La séquence DTI a été acquise sur un système Siemens Skyra 3T avec les paramètres : TE/TR = 57 ms / 5800 ms, 12 directions de diffusion, 500 s/mm2 et 800 s/mm2 de valeur b, 3x3x3 mm3 de taille de voxel. Les séquences d’imagerie ont été répété trois fois pour chaque volontaire. L'ERM a été appariée à la diffusion acquise par la taille des voxels et l’orientation à une fréquence de 100 Hz, TE/TR = 40 ms / 3300 ms, 3x3 mm3 pour la taille du voxel. Un seuil de ratio signal bruit de 3:1 a été utilisé pour évaluer la faisabilité de la tractographie. Une analyse de variance à un facteur (ANOVA), des tests t d'échantillons appariés entre les volontaires asymptomatiques, le coefficient de variance (CV) et l'analyse de Bland-Altman ont été utilisés pour évaluer la répétabilité de l'anisotropie fractionnelle (FA) et la diffusivité moyenne (MD) chez les volontaires. Résultats : La diffusivité moyenne pour l'ensemble des tests des volontaires était de 1,553 ± 0,128 mm²/s dans le supra-épineux et de 1,762 ± 0,203 mm²/s dans l'infra-épineux. Pour le FA, il était de 0,438 ± 0,089 dans le supra-épineux et de 0,461 ± 0,098 dans l'infra-épineux. Les tests t chez les volontaires montrent une différence significative (p < 0,05) au niveau du FA et du MD entre le supra-épineux et l'infra-épineux. Une bonne répétabilité chez les volontaires (coefficient de variance < 10 %) du MD et du FA est obtenue dans le supra-épineux et l’infra-épineux. Les valeurs du cisaillement à l’ERM chez les volontaires asymptomatiques se situait entre 0,5 et 1,0 kPa. À l'exception de valeurs plus élevées à la limite du tissu et au point d'attache du muscle, les valeurs de rigidité isotrope transversale reconstruites sont uniformes. Les techniques d’embaumement détruisent l’architecture musculaire telle que démontré par les images de tractographie et sont inutilisables pour l'ERM. Conclusion : Les paramètres DTI de l’infra-épineux et du supra-épineux sont fiables et répétables chez des volontaires asymptomatiques. Les techniques d'embaumement endommagent l'organisation des tissus et ne peuvent être utilisées pour le DTI et la reconstruction de l'ERM.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.013

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.220
Teacher spread0.214 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2022
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