Navigated Pelvic Osteotomy and Tumor Resection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This Sawbones and cadaver study was performed to assess the accuracy and reproducibility of pelvic bone cuts made with use of a novel navigation system with a navigated osteotome and oscillating saw. METHODS: Using a novel navigation system and a three-dimensional planning tool, we navigated pelvic bone cuts that were representative of typical cuts made in pelvic tumor resections. The system includes a prototype mobile C-arm for intraoperative cone-beam computed tomography, real-time optical tracking (Polaris), and three-dimensional visualization software. Three-dimensional virtual radiographs were utilized in addition to triplanar (axial, sagittal, and coronal) navigation. In part one of the study, we navigated twenty-four sacral bone cuts in Sawbones models and validated our results in sixteen similar cuts in cadavers. In part two, we developed three Sawbones models of pelvic tumors based on actual patient scenarios and compared three navigated resections with three non-navigated resections for each tumor model. Part three assessed the accuracy of the system with multiple users. RESULTS: There were ninety navigated cuts in Sawbones that were compared with fifty-four non-navigated cuts. In the navigated Sawbones cuts, the mean entry and exit cuts were 1.4 ± 1 mm and 1.9 ± 1.2 mm from the planned cuts, respectively. In comparison, the entry and exit cuts in Sawbones that were not navigated were 2.8 ± 4.9 mm and 3.5 ± 4.6 mm away from the planned osteotomy site. The navigated cuts were significantly more accurate (p ≤ 0.01). In the cadaver study, navigated entry and exit cuts were 1.5 ± 0.9 mm and 2.1 ± 1.5 mm from the planned cuts. The variation among three different users was 1 mm on both the entry and exit cuts. CONCLUSIONS: Navigation to guide pelvic bone cuts is accurate and feasible. Three-dimensional radiographs should be used for improved accuracy. Navigated cuts were significantly more accurate than non-navigated cuts were. A margin of 5 mm between the target tumor volume and the planned cut plane would result in a negative margin resection in more than 95% of the cuts. CLINICAL RELEVANCE: The accuracy of pelvic bone tumor resections and pelvic osteotomies can be improved with navigation to within 5 mm of the planned cut.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».