Trabecular bone density distribution in the scapula relevant to reverse shoulder arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: How trabecular bone density varies within the scapula and how this may lead to more optimal reverse shoulder arthroplasty (RSA) screw placement has not been addressed in the scientific literature. The 3 columns of trabecular bone within the scapula adjacent to the glenoid fossa, one extending through the lateral border, a second into the base of the coracoid process, and a third extending into the spine of the scapula, were hypothesized to be of relatively similar density. METHODS: Two-dimensional axial computed tomography (CT) images of 19 fresh frozen cadaver specimens were obtained. Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM; National Electrical Manufacturers Association, Rosslyn, VA, USA) image files of the CT scanned scapulae were imported into Mimics 17.0 Materialise Software (Leuven, Belgium) for segmentation and 3-dimensional digital model generation. To determine the distribution of trabecular bone density, Hounsfield unit (HU) values in the scapulae gray value files obtained from Mimics were filtered to remove any cortical bone. HU values of 650 define the corticocancellous interface in CT image data and were considered to be cortical bone. Analyses of variance with post hoc Bonferroni tests were used to determine statistical differences between the intra- and inter-regions of bone density comparisons. RESULTS: < .05). DISCUSSION/CONCLUSION: The higher-quality bone in the spine and lateral border, compared with the coracoid regions, may provide better bone purchase for screws when fixing the glenoid baseplate in RSA.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».