膝には平均値が一つだけありません
膝の配列を記述する際には O-やXステップのような馴染みのある言葉を使います 膝と関節線の傾斜で橋全体を並べているのが映像です 外から見ても似てる橋でさえ両方とも組み合わせて作れます
韓国とUAEの病院受診者を比較しました。多いアライメント分類が同じか、年齢・性別を考慮しても違いが残るかを問いました。個人ごとの膝の違いを研究する出発点です。
私は年齢と性別にX線を比較しました
解析前は韓国7,138人、UAE 1,098人、合計16,472膝でした。膝症状で各国の病院を受診した人の過去画像です。AIでアライメント角・OA等級を測定し、CPAKを分類しました。
集団の割合をそのまま比べると、年齢や男女構成の差も混ざります。そのため年齢・性別で1:2の傾向スコアマッチングを行いました。指定した条件の差を減らす方法であり、すべての条件を同一にするものではありません。
男性と女性には異なるパターンが見られました
マッチング後、男性最多はUAEでCPAK 1型42.4%、韓国で2型30.6%。女性は両国2型でUAE 30.6%、韓国35.3%でした。「国が違う」だけでなく、性別と分類を分けると正確に理解できます。
原図は各膝が分類のどの位置に分布するかを示します。同じ分類名の中にも多様な角度があります。最頻分類が、その集団のすべての膝を代表するわけではありません。
これは個々の手術プランを研究するための基本データです
平均的な形状で膝全体を記述するのは難しいことが示されています 膝形式を研究し,手術計画を開発するためには,個々のビデオ情報とともにグループ特性を考慮する必要があります.
しかし,どんな国から来た人でも区別できない. 集団の違いと個々の条件を区別する必要があります また,この研究は特定のタイプのCPAKに対して手術 कोनが良いかを比較する臨床試験ではありません.
国ごとの最多分類が違っても、同じ国内に多くの分類が存在します。密集部と広い分布を併せて読み、平均と個人を混同しません。手術計画に必要な情報は本人の膝で確認します。
これは全国の人口を比較しているわけではありません
対象は症状で受診した人です。両国の健康な一般人口を無作為調査したものではなく、国全体の膝の形や関節炎発生率に一般化できません。
年齢・性別を合わせてもBMI差は残りました。生活・環境要因も集団差に関わる可能性があります。この比較だけでは、観察された違いを遺伝的背景、体格、その他の要因に分けて説明できません。
AIは多数のX線画像で同じ指標を繰り返し測定するために用いました。国間比較の結果は、AIが特定の治療を勧めたり患者の将来経過を確定したりできることを意味しません。