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Enregistrement W2804165975 · doi:10.7759/cureus.2647

Evaluation of Tilt-correction of Anteversion on Anteroposterior Pelvic Radiographs in Total Hip Arthroplasty

2018· article· en· W2804165975 sur OpenAlexaff
Jeffrey M. Muir, John Vincent, Joseph Schipper, Meinusha Govindarajan, Wayne G. Paprosky

Notice bibliographique

RevueCureus · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensIntellijoint Surgical (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePelvic tiltTotal hip arthroplastyRadiographyOrthodonticsTilt (camera)ArthroplastySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite inaccuracies due to artifact and variations in patient positioning, anteroposterior (AP) radiographs remain the clinical standard for post-operative evaluation of component placement following total hip arthroplasty (THA). However, cup position, specifically anteversion, can be significantly affected by variations in patient positioning on an X-ray. A major cause of such artifact is unaccounted for pelvic tilt. Several methods for correcting the effects of pelvic tilt on radiographic anteversion have been proposed, with varying degrees of accuracy. The purpose of this study was to evaluate the accuracy and reliability of a commonly referenced method for correcting acetabular cup anteversion in a cohort undergoing total hip arthroplasty and determine its appropriateness for use in this population of patients. Radiographs from patients who underwent primary or revision hip arthroplasty between February 2016 and February 2017 were retrospectively reviewed. Corrected anteversion was calculated by measuring the vertical distance between the symphysis pubis and the sacrococcygeal joint, per the method outlined by Tannast et al. This symphococcygeal distance was then applied to Tannast's nomograms to calculate the magnitude of pelvic tilt. Corrected and uncorrected anteversion values were compared to anteversion values collected intraoperatively using an imageless computer-assisted navigation device. A total of 71 cases were initially eligible for inclusion in the study. The correction method could not be applied in 44% (31/71) of the cases, chiefly due to difficulties in visualizing the required landmarks. In cases where it could be applied, corrected values correlated very poorly with navigation measurements (r = -0.07). Mean corrected anteversion (36.9°, SD: 7.4°) differed from uncorrected anteversion (25.2°, SD: 7.6°) by an average of 13.5° (p<0.001). Mean navigated anteversion (27.4°, SD: 5.7°) differed from corrected values by an average of 10.8° (p=0.16). The evaluated correction method could not be consistently applied to radiographs and did not reliably correct anteversion due to pelvic tilt in this population of patients undergoing hip arthroplasty. This correction method does not appear to be appropriate for use in this patient population.

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)0,010
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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