Diagnosis of Engaging Bipolar Bone Defects in the Shoulder Using 2-Dimensional Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anatomic studies have demonstrated that bipolar glenoid and humeral bone loss have a cumulative effect on shoulder instability and that these defects may engage in functional positions depending on their size and location, potentially resulting in failure of stabilization procedures. Determining which lesions pose a risk for engagement remains challenging, with arthroscopic assessments and a 3-dimensional computed tomography (CT)-based glenoid track method being accepted approaches at this time. PURPOSE: The purpose was to investigate the interaction of humeral and glenoid bone defects on shoulder engagement in a cadaveric model. Two alternative approaches to predicting engagement were evaluated: (1) CT of the shoulder in abduction and external rotation (ABER) and (2) measurement of the glenoid lesion width and measurement of a novel parameter, the intact anterior articular angle (IAAA), on conventional 2-dimensional multiplane reformats. STUDY DESIGN: Controlled laboratory study. METHODS: Hill-Sachs and glenoid defects of varying sizes were created in 12 cadaveric upper limbs, producing 45 bipolar defect combinations. The defect characteristics were assessed using CT with the shoulder in a neutral position. ABER CT was performed with the shoulder positioned in 60° of glenohumeral abduction (corresponding to 90° of abduction relative to the trunk) and 90° of external rotation. The IAAA was measured as the cartilage arc angle anterior to the Hill-Sachs defect on the axial slice bisecting the humeral head. The performance of the ABER CT and IAAA approaches to predicting engagement were compared with the glenoid track method. RESULTS: Of the 45 defect combinations, 24 (53%) were classified as engaging using the glenoid track method. ABER CT predicted engagement accurately in 43 of 45 (96%), with a sensitivity and specificity of 92% and 100%, respectively. A logistic model based on the glenoid defect width and IAAA provided a prediction accuracy of 87%, with a sensitivity and specificity of 92% and 81%, respectively. CONCLUSION/CLINICAL RELEVANCE: Bipolar lesions at risk for engagement can be identified accurately using an ABER CT scan or by performing 2-dimensional measurements of the glenoid defect width and IAAA on conventional CT multiplane reformats. This information will be useful for surgical planning in the setting of bipolar bone defects before shoulder stabilization.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».