Fluoroscopic Computer-Assisted Pedicle Screw Placement Through a Mature Fusion Mass
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. Observational matched cohort study with computed tomography (CT) analysis of pedicle screw placement. Objective. Assess the clinical accuracy of computer-assisted fluoroscopy for the placement of thoracolumbar pedicle screws through a mature posterolateral fusion mass. Summary of Background Data. Pedicle screw placement through an amorphous posterolateral fusion mass intuitively carries a higher risk of pedicle wall violation. Methods. Postoperative CT scans of 102 pedicle screws placed through a mature posterolateral fusion mass (n = 10 [T10–T12]; n = 92 [L1–S1]) were independently assessed and compared with a matched control (nonobscured anatomy) group. All screws were placed before any decompression using the FluoroNav system. Results. In the fusion mass group, overall 81.4% of screws were completely within the pedicle. Seven medial and 12 lateral pedicle breaches occurred. Relative to the total number of screws, pedicle breaches were graded II (<2 mm) in 13.5%, III (2–4 mm) in 2.9%, and IV (>4 mm) in 2.0% of screws. The number and direction of pedicle breaches were not significantly different when compared with the control group. There were no clinically significant screw misplacements in either group. Conclusions. The use of computer-assisted fluoroscopy is safe and effective for the placement of thoracolumbar (T10–S1) pedicle screws through a posterolateral fusion mass without performing laminoforaminotomies. In this series of 102 pedicle screws (T10–S1) placed through a fusion mass using computer-assisted fluoroscopy (FluoroNav) without laminoforaminotomies, the accuracy was equivalent to a matched cohort with nonobscured anatomy (81.4% vs. 84.3% of screws completely within the pedicle). The majority (74%) of pedicle breaches were minor (<2 mm) and none was associated with clinical sequelae.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».