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Enregistrement W2002529663 · doi:10.1007/s11999-013-2878-x

Can Fluoroscopy-based Computer Navigation Improve Entry Point Selection for Intramedullary Nailing of Femur Fractures?

2013· article· en· W2002529663 sur OpenAlexaff
Meghan Crookshank, Max R. Edwards, Michael Sellan, Cari Whyne, Emil H. Schemitsch

Notice bibliographique

RevueClinical Orthopaedics and Related Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluoroscopyMedicineFemurIntramedullary rodGreater trochanterNavigation systemReproducibilityCadaveric spasmComputer visionArtificial intelligenceRadiologyNuclear medicineSurgeryComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The entry point is crucial to an accurate reduction in femoral nailing. Fluoroscopy-based navigation was developed to aid in reducing femur fractures and selecting entry points. QUESTIONS/PURPOSES: We asked: (1) Can the piriformis fossa (PF) and tip of the greater trochanter (TT) be identified with high reproducibility? (2) What is the range of nonneutral images clinically acceptable for entry point selection? (3) Does navigation improve accuracy and precision of landmarking the TT and PF? And (4) does off-angle fluoroscopy within the acceptable range affect landmark accuracy? METHODS: Three orthopaedic surgeons digitized the PF and TT under direct visualization on 10 cadaveric femurs, quantifying the reproducibility of the targeted PF and TT landmarks. Arcs of acceptable AP and lateral images of each femur were acquired in increments of 5° with a C-arm. An experienced orthopaedic surgeon rejected or accepted images for entry point selection by qualitatively assessing the relative positions and sizes of the greater trochanter, lesser trochanter, and femoral neck. Entry points were identified on each image using fluoroscopy and navigation. Hierarchical linear modeling was used to compare accuracy and precision between navigation and fluoroscopy and the effects of image angle. RESULTS: A 29° average arc of acceptable images was found. Reproducibility of the target landmarks for the PF and TT under direct visualization was excellent. Navigation had similar accuracy to fluoroscopy for PF localization but less for TT. Navigation increased precision compared to fluoroscopy for both PF and TT. Image angle affected accuracy of the PF and TT under fluoroscopy and navigation. CONCLUSIONS: Nonorthogonal images reduce accuracy of PF and TT identification with both navigation and fluoroscopy. Navigation increased precision but decreased accuracy and cannot overcome inaccuracies induced by nonorthogonal images.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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