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Enregistrement W2529960954

HIGHLY POROUS METAL SHELLS AND AUGMENTS: BIG HOPES FOR BIG HOLES

2014· article· en· W2529960954 sur OpenAlexaff
Donald S. Garbuz

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery-british Volume · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcetabulumMedicineSurgeryAsymptomatic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Segmental defects of the acetabulum are often encountered in revision surgery. Many times these can be handled with hemispherical cups. However when larger defects are encountered particularly involving the dome and/or posterior wall structural support for the cup is often needed. In the past structural allograft was used but for the last 12 years at our institution trabecular metal augments have been used in the place of structural allograft in all cases. This talk will focus on technique and mid-term results using augments in association with an uncemented revision shell. The technique can be broken down into 6 steps outlined below: 1. Exposure, 2. Reaming, 3. Trialing, 4. Augment Inserted, 5. Cup Insertion/Stabilization, 6. Trial Reduction/Liner Cementation A recent study was undertaken to assess the mid-term results of this technique. We prospectively followed the first 56 patients in whom these augments were utilised in combination with a trabecular metal acetabular component in our unit. Details of this study will be presented. The median follow up of the surviving patients was 110 months (range 88–128 months). Survivorship of the augments at 10 years was 92.2% (95% CI: 97.0–80.5%). In one case the augment was revised for infection and in 3 for loosening. In 1 of the revised cases there was a pre-operative pelvic discontinuity, the other 2 discontinuities in the series were not revised and remain asymptomatic. Conclusions The results of the acetabular trabecular metal augments continue to be encouraging in the medium to long term with low rates of revision or loosening in this complex group of patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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