此應用測量軀幹旋轉角（ATR）——臨床醫生使用手持脊柱側彎測量儀篩查和監測脊柱側彎的相同方法。以下是支持這一方法的同行評審研究，並如實呈現：證據表明了什麼，以及其局限性在哪裡。
四十年的研究驗證了脊柱側彎測量儀／ATR 方法，十多項研究證實智能手機可以準確地再現該測量。
脊柱側彎測量儀——無論是實體還是智能手機——是篩查和監測的輔助工具，並非診斷設備，在需要時也不能取代臨床評估或 X 光檢查。以下研究驗證了其背後的方法：基於智能手機的脊柱側彎測量和 ATR 測量。
Validation of a scoliometer smartphone app to assess scoliosis
首項正式將智能手機脊柱側彎測量應用與實體設備進行對比驗證的研究，確立了智能手機測量作為一種有效且低成本的替代方案。
The smartphone as a tool to screen for scoliosis, applicable by everyone
在 50 名青少年中，由外科醫生和家長使用的智能手機應用與測量儀的相關性分別為 0.97 和 0.92，所有 ICC 均高於 0.92。
Validity and reliability of the iPhone to measure rib hump in scoliosis
在 34 名患者中，智能手機應用與實體測量儀的一致性在 0.4° 以內（ICC 0.947）。
Inter- and intraobserver reliability of axial trunk rotation: manual vs smartphone-aided tools
智能手機輔助的 ATR 在觀察者內和觀察者間的可靠性方面與手動測量儀相當。
Evaluation of a smartphone-based apparatus for early detection of spinal deformities
陪同患者的家長能夠進行可靠的測量（ICC 0.91）。
Validity and reliability testing of the Scoliometer
確立了高重複性（r = 0.86–0.97）；作者指出僅憑讀數不足以作出診斷。
Scoliometer measurements of patients with idiopathic scoliosis
可靠性極佳，與影像學 Cobb 角相關性良好（r = 0.7），在 5° 閾值下靈敏度為 87%。
Deep learning model to classify and monitor idiopathic scoliosis using a single smartphone photograph
在 2,158 名患者中，讀取單張背部照片的 AI 模型在標記嚴重程度和進展風險方面達到或超過脊柱外科醫生——且無需輻射。
Smartphone-based surface topography app accurately detects clinically significant scoliosis
以 X 光為對照進行驗證，以 ≥20° 的彎曲檢測達到極佳可靠性（觀察者間 ICC 0.947），可作為測量儀的替代方案。
A new clinical tool for scoliosis risk analysis: Scoliosis Tele-Screening Test
由家長在 865 名兒童中進行的遠程檢測，準確率 94.97%，靈敏度 83.51%，特異度 98.87%。
臨床醫生信任那些承認自身局限性的證據頁面。
3D topographic acquisitions to predict spinal curvature in AIS: a prospective validation study
一款表面形貌應用在彎曲幅度方面與 X 光僅呈中等至較低的一致性——可用於篩查，但尚不能取代 X 光和面診。
本頁的研究摘要取自 PubMed 收錄的同行評審文獻，僅供教育之用。各項研究評估的是各種不同的應用和設備，除非另有說明，並不一定專門針對本應用。最後審閱時間為 2026 年 6 月，審閱人 Dr Kevin Lau, D.C.