Virtual Surgical Planning: The Pearls and Pitfalls
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Over the past few years, virtual surgical planning (VSP) has evolved into a useful tool for the craniofacial surgeon. Virtual planning and computer-aided design and manufacturing (CAD/CAM) may assist in orthognathic, cranio-orbital, traumatic, and microsurgery of the craniofacial skeleton. Despite its increasing popularity, little emphasis has been placed on the learning curve. METHODS: A retrospective analysis of consecutive virtual surgeries was done from July 2012 to October 2016 at the University of Montreal Teaching Hospitals. Orthognathic surgeries and free vascularized bone flap surgeries were included in the analysis. RESULTS: Fifty-four virtual surgeries were done in the time period analyzed. Forty-six orthognathic surgeries and 8 free bone transfers were done. An analysis of errors was done. Eighty-five percentage of the orthognathic virtual plans were adhered to completely, 4% of the plans were abandoned, and 11% were partially adhered to. Seventy-five percentage of the virtual surgeries for free tissue transfers were adhered to, whereas 25% were partially adhered to. The reasons for abandoning the plans were (1) poor communication between surgeon and engineer, (2) poor appreciation for condyle placement on preoperative scans, (3) soft-tissue impedance to bony movement, (4) rapid tumor progression, (5) poor preoperative assessment of anatomy. CONCLUSION: Virtual surgical planning is a useful tool for craniofacial surgery but has inherent issues that the surgeon must be aware of. With time and experience, these surgical plans can be used as powerful adjuvants to good clinical judgement.
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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 | 0,035 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».