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Enregistrement W2803490644 · doi:10.2106/jbjs.16.01304

Cone-Beam Computed Tomography-Guided Navigation in Complex Osteotomies Improves Accuracy at All Competence Levels

2018· article· en· W2803490644 sur OpenAlexaff
Amir Sternheim, Aidin Kashigar, Michael J. Daly, Harley Chan, Jimmy Qiu, Robert Weersink, David A. Jaffray, Jonathan C. Irish, Peter C. Ferguson, Jay S. Wunder

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCone beam computed tomographyNavigation systemComputed tomographyImage-guided radiation therapyRadiologyNuclear medicineMedical physicsSurgeryArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study was to assess the accuracy and reproducibility of a novel cone-beam computed tomography (CBCT)-guided navigation system designed for osteotomies with joint-sparing bone cuts. METHODS: Eighteen surgeons participated in this study. First, 3 expert tumor surgeons resected bone tumors in 3 Sawbones tumor models identical to actual patient scenarios. They first performed these osteotomies without navigation and then performed them using a navigation system and 3-dimensional (3D) planning tools based on CBCT imaging. The 2 sets of measurements were compared using image-based measurements from post-resection CBCT. Next, 15 residents, fellows, and orthopaedic staff surgeons were instructed on the use of the system, and their navigated resections were compared with navigated resections performed by the 3 expert tumor surgeons. RESULTS: One hundred and twenty-six navigated cuts done by the orthopaedic oncologists were compared with 126 non-navigated cuts by the same surgeons. The cuts violated the tumor in 22% (6) of the 27 non-navigated resections compared with none of the 27 navigated resections. The navigated cuts were significantly more accurate in terms of entry point, pitch, and roll (p < 0.001). The variation among the 3 surgeons when they used navigation was <0.6 mm for the entry cut and, on average, 1.5° for pitch and roll. All 18 surgeons then completed a total of 144 navigated cuts. The level of experience did not result in a significant difference among groups with regard to cut accuracy. Two cuts went into the tumor. The mean distance from the planned bone cuts to the actual entry points into bone was 1.5 mm (standard deviation [SD] = 1.4 mm) for all users. The mean difference in pitch and roll between the planned and actual cuts was 3.5° (SD = 2.8°) and 3.7° (SD = 3.2°) for all users. CONCLUSIONS: Even in expert hands, navigated cuts were significantly more accurate than non-navigated cuts. When the osteotomies were aided by navigation, their accuracy did not differ according to the level of professional experience. CBCT-based metrics enable intraoperative assessments of cut accuracy and reconstruction planning. CLINICAL RELEVANCE: CBCT-guided navigated osteotomies can improve accuracy regardless of surgeon experience and decrease the variability among different 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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