MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7028274437

Emerging radiation-free technologies for non-operative management of adolescent Idiopathic scoliosis : a 10-year review

2023· other· en· W7028274437 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicDigitalization, Law, and Regulation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIdiopathic scoliosisScoliosisCongenital diseasePopulation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La scoliose idiopathique de l'adolescent (SIA) affecte 1 à 3 % des enfants âgés de 10 à 16 ans, ce qui en fait la déformation de la colonne vertébrale la plus répandue chez les enfants. Le suivi standard de la progression de la courbe nécessite une visite à l'hôpital avec deux radiographies de la colonne vertébrale, considérées comme le standard de pratique, tous les 6 mois. Les modalités de traitement de la SIA comprennent l'observation, les corsets et la chirurgie. La clé d'une prise en charge optimale est la détection précoce par une surveillance étroite de la progression de la courbe. L'étape critique de cette prise en charge est notre capacité à empêcher la progression de la courbe avec un corset. Trois problèmes majeurs existent avec la gestion actuelle de la SIA : 1) de grandes quantités d'irradiation sont nécessaires pour surveiller la progression de la courbe dans une population croissante vulnérable (environ 4 radiographies/an) menant à un risque accru de cancer du sein, 2) les patients sont vus deux fois par an et donc la progression de la courbe passe souvent inaperçue entre les visites et 3) les technologies de dépistage sont inadéquates et sous-utilisées. La scoliose est une déformation tridimensionnelle complexe de la colonne vertébrale qui entraîne parfois une mauvaise fonction pulmonaire. De plus, il défigure le tronc, cause des déformations des côtes, un déséquilibre des épaules et des changements esthétiques. Ainsi, à mesure que la scoliose s'aggrave, elle entraîne des modifications corporelles, notamment des hanches et des épaules inégales, des côtes saillantes et une déviation latérale du tronc. La topographie de surface est une méthode pour mesurer les déformations esthétiques et les changements de forme corporelle. Il s'agit d'un outil non invasif et sans irradiation actuellement utilisé pour compléter la surveillance radiographique, mais qui a le potentiel de remplacer un pourcentage des rayons X. Avec une corrélation réussie entre l'asymétrie de la surface du torse et la déformation vertébrale sous-jacente, les enfants scoliotiques pourraient être surveillés plus fréquemment par la topographie de surface, ce qui réduirait le nombre de rayons X et les risques de cancer associés. Le risque de progression de la courbe pourrait aussi être diminué en devançant les traitements si une progression est notée à distance. La technologie développée, nommée SeeSpine, a été utilisée dans le cadre de deux études à l'Hôpital de Montréal pour enfants. La première utilisait un mannequin moulé en 3D d'un patient scoliotique pour mesurer la fiabilité et la précision du logiciel dans la détection des changements corporels, imitant la progression de la courbe. La deuxième, une étude de cohorte prospective, a inclut 78 patients pour déterminer la corrélation entre l'asymétrie extérieure et l'angle de courbure de la colonne vertébrale (l'angle de Cobb).

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.133
Threshold uncertainty score0.526

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.017
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.301 · 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

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicDigitalization, Law, and RegulationFrench-language works237,207