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Enregistrement W2149538465 · doi:10.1186/s40001-015-0086-8

Effect of surgical experience on imageless computer-assisted femoral component positioning in hip resurfacing – a preclinical study

2015· article· en· W2149538465 sur OpenAlexaboutno aff
Maik Stiehler, Jens Goronzy, Stephan Kirschner, Albrecht Hartmann, Torsten Schäfer, Klaus‐Peter Günther

Notice bibliographique

RevueEuropean journal of medical research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNotchingMedicineValgusHip resurfacingSurgeryOrthodonticsNuclear medicineArthroplasty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The clinical outcome of hip resurfacing (HR) as a demanding surgical technique associated with a substantial learning curve depends on the position of the femoral component. The aim of the study was to investigate the effects of the level of surgical experience on computer-assisted imageless navigation concerning precision of femoral component positioning, notching, and oversizing rate, as well as operative time. METHODS: Three surgeons with different levels of experience in both HR and computer-assisted surgery (CAS) prepared the femoral heads of 54 synthetic femurs using the Durom(TM) Hip Resurfacing (Zimmer, Warsaw, IN, USA) system. Each surgeon prepared a total of 18 proximal femurs using the Navitrack® system (ORTHOsoft Inc., Montreal, Canada) or the conventional free-hand Durom(TM) K-wire positioning jig. The differences between planned and postoperative stem shaft angle (SSA) and anteversion angle in standardized x-rays were measured and the operative time, not including the time for calibrating the CAS-system, was documented. Notching was evaluated by the three surgeons in a randomized manner. Oversizing was determined by the difference of the preoperative determined cap and the cap size advised by the CAS-system. RESULTS: CAS significantly reduced the overall mean deviation between planned and postoperative SSA in comparison with the conventional procedure (mean ± SD, 1 ± 1.7° vs. 7.4 ± 4.4°, P < 0.01) regardless of the surgeon's level of experience. The incidence of either varus or valgus SSA deviations exceeding 5° were 1/27 for CAS and 15/27 for the conventional method, respectively (P < 0.001), corresponding to a reduction by 97%. Using CAS, the rate of notching was reduced by 100%. CONCLUSIONS: The accuracy of femoral HR component orientation is significantly increased by use of CAS regardless of the surgeon's level of experience in our preclinical study. Thus, imageless computer-assisted navigation can be a valuable tool to improve implant positioning in HR for surgeons at any stage of their learning curve.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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