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Enregistrement W2582087619

CT IMAGE REGISTRATION FOR EVALUATING REVERSE SHOULDER ARTHROPLASTY PLACEMENT

2018· article· en· W2582087619 sur OpenAlexaff
Gabriel Venne, Michael Pickell, David R. Pichora, Ryan T. Bicknell, R.E. Ellis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensKingston General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiographyMedicineArthroplastyScapulaImplantOrthodonticsNuclear medicineRadiologyAnatomySurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reverse shoulder arthroplasty has a high complication rate related to glenoid implant instability and screw loosening. Better radiographic post-operative evaluation may help in understanding complications causes. Medical radiographic imaging is the conventional technique for post-operative component placement analysis. Studies suggest that volumetric CT is better than use of CT slices or conventional radiographs. Currently, post-operative CT use is limited by metal-artifacts in images. This study evaluated inter-observer reliability of pre-operative and post-operative CT images registration to conventional approaches using radiographs and CT slices in measuring reverse shoulder arthroplasty glenoid implant and screw percentage in bone. Pre-operative and post-operative CT scans, and post-operative radiographs were obtained from six patients that had reverse shoulder arthroplasty. CT scans images were imported into a medical imaging processing software and each scapula, glenoid implant and inferior screw were reconstructed as 3D models. Post-operative 3D models were imported into the pre-operative reference frame and matched to the pre-operative scapula model using a paired-point and a surface registration. Measurements on registered CT models were done in reference to the pre-operative scapula model coordinate frame defined by a computer-assisted designed triad positioned in respect to the center of the glenoid fossa and trigonum scapulae (medial-lateral, z axis) and superior and inferior glenoid tubercle (superior-inferior, y axis). The orthogonal triad third axis defined the anterior-posterior axis (x axis). A duplicate triad was positioned along the central axis of the glenoid implant model. Using a virtual protractor, the glenoid implant inclination was measured from its central axis and the scapula transverse plane (x - z axes) and version from the coronal plane (y - z axes). Inferior screw percentage in bone was measured from a Boolean intersection operation between the pre-operative scapula model and the inferior screw model. For CT slices and radiographic measurements, a first 90-degree Cobb angle, from medical records software, was positioned from the trigonum scapulae to the centre of the central peg. Using the 90-degree line as reference, a second Cobb angle was drawn from the most superior to the most inferior point of the glenoid implant for inclination and from of the most anterior to the most posterior point for version. Version can only be measured using CT slices. Screw percentage in bone was calculated from screw length measures collected with a distance-measuring tool from the software. For testing the inter-observer reliability of the three methods, measures taken by three qualified observers were analysed using an intra-class correlation coefficient (ICC) method. The 3D registration method showed excellent reliability (ICC > 0.75) in glenoid implant inclination (0.97), version (0.98) and screw volume in bone (0.99). Conventional methods showed poor reliability (ICC This CT registration of post-operative to pre-operative novel method for quantitatively assessing reverse shoulder arthroplasty glenoid implant positioning and screw percentage in bone, showed excellent inter-observer reliability compared to conventional 2D approaches. It overcomes metal-artifact limitations of post-operative CT evaluation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2018
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