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Enregistrement W2396392598 · doi:10.3233/978-1-60750-573-0-44

Using Ultrasound to Guide the Insertion of Pedicle Screws during Scoliosis Surgery

2010· article· en· W2396392598 sur OpenAlexaff
Edmond Lou, Chan Zhang, Lawrence H. Le, Douglas L. Hill, Jim Raso, Marc Moreau, James Mahood, Douglas Hedden

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScoliosisMedicineUltrasoundSurgeryOrthodonticsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scoliosis surgery involves the insertion of screws and/or hooks into selected vertebrae to secure a pre-bent rod placed along the concave side of the spine. Usually conventional x-rays will be taken before the surgery to plan the alignment and positioning of the pedicle screws. However, reports state that perforation rate range from 6% to 54%. A misalignment of a pedicle screw can potentially cause permanent neurological spinal cord injury or even a life-threatening vascular injury. Because of the importance of positioning and aligning of pedicle screws, we are working on an ultrasound method to guide the insertion of pedicle screws in real time. A pulse-echo immersion experiment was set up to study how well the edges of cortical bone could be detected using a bovine spinous process in-vitro. Two ultrasound frequencies (3.5 MHz and 5.0 MHz) were considered in this study. This preliminary study shows that ultrasound is able to penetrate cortical bone and reflect back from the outer boundary. All interfaces are clearly identified for both frequencies. Strong reflection signals are obtained when the beam is normal to the interface. Derived thickness values from the reflections are comparable with those from micro-CT image. The 5.0 MHz ultrasound frequency provided better resolution than the 3.0 MHz frequency.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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