Développement et validation d'une méthode d'évaluation des translations glénohumérales 3D sous EOS<sup>MC</sup>
Bibliographic record
Abstract
Les pertes de fonction de l’épaule associées à des pathologies de la coiffe des rotateurs sont très fréquentes et peuvent être très handicapantes pour les gens affectés. Par exemple, des actions de la vie quotidienne aussi simples que se laver les cheveux ou prendre un verre dans une armoire peuvent devenir extrêmement douloureuses ou être même impossibles à réaliser. Bien qu’il existe des outils fiables pour le diagnostic des pathologies aux tissus mous de l’épaule, ceux-ci ne permettent pas d’expliquer adéquatement la gravité des symptômes leur étant associés. En effet, on constate que certains patients présentant des ruptures massives de la coiffe des rotateurs maintiennent une bonne fonction dans la vie de tous les jours, alors que d’autres présentant des blessures mineures, souffrent d’importantes pertes de fonction. Une meilleure compréhension des mécanismes impliqués dans les pertes de fonction de l’épaule permettraient d’améliorer le diagnostic et la prise en charge des patients. Certaines études suggèrent que le déplacement du centre de la tête humérale par rapport à la glène (les translations gléno-humérales, GH) pourrait être corrélé aux pertes de fonction de l’épaule en présence de ruptures de la coiffe des rotateurs. Cependant, à cause des limitations techniques au niveau des méthodes d’analyse des translations GH, peu d’études se sont penchées sur la question en détail. C’est dans ce contexte que s’inscrit cette thèse : les objectifs principaux sont de développer et de valider une méthode d’analyse des translations GH et de vérifier l’existence d’une corrélation entre les translations GH et la fonction de l’épaule chez un groupe de patients avec rupture de la coiffe des rotateurs. À cette fin, nous avons développé une méthode d’analyse des translations GH reposant sur l’acquisition de séquences de radiographies biplanes à l’aide du système EOS™. La première partie du travail présentée ici consiste à développer un protocole d’acquisition des radiographies en pseudo-cinématique et à évaluer la répétabilité de l’identification de repères anatomiques de l’épaule sur les radiographies. La méthode d’évaluation des translations GH développée en dernier lieu permet, suite à l’acquisition des radiographies et à la numérisation de repères anatomiques répétables, de reconstruire un modèle personnalisé morpho-réaliste de la scapula du sujet et un modèle simplifié de l’humérus. Ces modèles sont ensuite recalés interactivement à l’ensemble des positions imagées et utilisés pour décrire les translations GH entre ces positions. La validation de la méthode sur 10 scapulas sèches, 5 épaules cadavériques et 5 patients a démontré que les translations GH pouvaient être évaluées avec une précision de l’ordre de 2 mm. L’application de la méthode à 25 patients ayant des ruptures de la coiffe des rotateurs et 5 sujets sains n’a pas permis d’établir de lien clair entre les translations GH et la fonction de l’épaule, mais a tout de même permis d’identifier certaines corrélations entre l’amplitude des translations GH et différents aspects de la fonction de l’épaule, principalement chez les femmes. Cette thèse aura donc permis de réaliser des avancements majeurs tant d’un point de vue technique que scientifique. Tout d’abord, le travail réalisé a permis de développer une méthode d’analyse morpho-fonctionnelle de l’épaule en 3D, précise, et peu invasive. Celle-ci pourra être exploitée en clinique ou dans le cadre d’études morphologiques de l’épaule ou de la pseudo-cinématique de la scapula. Ensuite, cette thèse propose également un marqueur radiologique de la fonction de l’épaule, les translations GH. Ainsi, le travail réalisé représente un pas de plus dans l’étude morpho-fonctionnelle de l’épaule, qui permettra sans aucun doute d’améliorer notre compréhension de l’épaule pathologique, et à terme, l’amélioration du diagnostic et de la prise en charge des patients souffrant de douleurs à l’épaule, et ainsi à l’amélioration de leur qualité de vie.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.020 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.007 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".