A Smart Tool for Intraoperative Leg Length Targeting in Total Hip Arthroplasty: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leg length discrepancies following total hip arthroplasty (THA) may necessitate subsequent interventions, from heel lifts to revision surgery. Current intraoperative methods of determining leg length are either inaccurate or expensive and invasive. OBJECTIVE: , Inc., Waterloo, ON) to provide accurate, real-time leg length measurements during THA. METHODS: We retrospectively reviewed the medical records of 25 patients who underwent THA utilizing the Intellijoint HIP smart tool between February and August 2014. Intraoperative leg length data was compared with radiographic leg length calculations. Two observers blinded to the Intellijoint HIP findings independently assessed all post-procedure radiographs. RESULTS: The mean difference between smart tool and radiographic measurements was 1.3 mm [CI: -0.1, 2.7]. 88% (22/25) of intraoperative measurements were within 5 mm of radiographic measurements; 100% (25/25) were within 10 mm. A Bland-Altman analysis showed excellent agreement, with 96% (24/25) of measurements within the statistical limit for acceptable agreement, and 84% (21/25) within the clinically acceptable range (± 5 mm). Removal of the first 13 procedures (surgeon training) decreased the mean difference between methods to 0.6 mm [-0.6, 1.9]. All post-training procedures were associated with a difference of <5 mm. There were no reported adverse events related to the use of the smart tool. CONCLUSION: The Intellijoint HIP smart tool is a safe and accurate tool for providing intraoperative measurements of leg length in real-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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».