CT (ISO-C-3D) image based computer assisted navigation in trauma surgery: A preliminary report
Notice bibliographique
Résumé
CT (ISO-C-3D) image based navigation has recently been introduced to improve the image quality and accuracy during computer assisted orthopaedic surgeries. We report on our early experience using this novel technique in intra-articular lower extremity fracture management. Real time CT-based navigation assisted surgery was used in the treatment of five patients with fractures of tibial plateau (3), talus (1) and acetabulum (1). The mean age was 38 years (range, 29–47). Feasibility, pitfalls and adequacy of reduction and fixation were evaluated. Additional time spent before the surgical incision (Δ time) using the ISO-C navigation and total operative time was measured. All five procedures were regarded as technically successful. Accurate reduction and fixation of all the fractures was achieved. All the fractures were fixed with closed reduction and internal cannulated screw fixation. Mean additional time spent after the start of anaesthesia and until surgical incision for cannulated screw insertion (Δ time) was 26 min. The average total operative time was 109 min. Combining the ISO-C-3D images with computer navigation can improve the safety and decrease the invasiveness of the procedures in trauma surgery. 3D navigation makes the reduction and screw placement highly accurate but may extend the operative time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».