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Enregistrement W2800918199 · doi:10.3390/bioengineering5020038

Guiding Device for the Patellar Cut in Total Knee Arthroplasty: Design and Validation

2018· article· en· W2800918199 sur OpenAlexafffund
Erica Rex, C. Gaudelli, Emmanuel M. Illical, John G. Person, K Arlt, Barry Wylant, Carolyn Anglin

Notice bibliographique

RevueBioengineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésReamerComputer scienceTotal knee arthroplastyCadaveric spasmPatellaOrthodonticsAnterior knee painBiomedical engineeringMedicineSurgeryEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An incorrect cut of the patella (kneecap) during total knee arthroplasty, affects the thickness in different quadrants of the patella, leading to pain and poor function. Because of the disadvantages of existing devices, many surgeons choose to perform the cut freehand. Given this mistrust of existing devices, a quick, but accurate, method is needed that guides the cut, without constraining the surgeon. A novel device is described that allows the surgeon to mark a line at the desired cutting plane parallel to the front (anterior) surface using a cautery tool, remove the device, and then align the saw guide, reamer, or freehand saw with the marked line to cut the patella. The device was tested on 36 artificial patellae, custom-molded from two shapes considered easier and harder to resect accurately, and eight paired cadaveric specimens, each in comparison to the conventional saw guide technique. The mediolateral angle, superoinferior angle, difference from intended thickness, and time were comparable or better for the new device. Addressing the remaining outliers should be possible through additional design changes. Use of this guidance device has the potential to improve patellar resection accuracy, as well as provide training to residents and a double-check and feedback tool for expert surgeons.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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