Glenoid component positioning and guidance techniques in anatomic and reverse total shoulder arthroplasty: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Positioning of the glenoid component is one of the most challenging steps in shoulder arthroplasty, and prosthesis longevity as well as functional outcomes is considered highly dependent on accurate positioning. This review considers the evidence supporting surgical navigation and patient-specific instruments for glenoid implant positioning in anatomic and reverse total shoulder arthroplasty. METHODS: A systematic literature search was performed for studies assessing glenoid implant positioning accuracy as measured by cross-sectional imaging on live subjects or cadaver models. Meta-analysis of controlled studies was performed to estimate the primary effects of navigation and patient-specific instruments on glenoid implant positioning error. Meta-analysis of absolute positioning outcomes was also performed for each group incorporating data from controlled and uncontrolled studies. RESULTS: Nine studies, four controlled and five uncontrolled, with 258 total subjects were included in the analysis. Meta-analysis of controlled studies supported that both navigation and patient-specific instruments had a moderate statistically significant effect on improving glenoid implant positioning outcomes. Meta-analysis of absolute positioning outcomes demonstrates glenoid implant positioning with standard instrumentation results in a high rate of malposition. DISCUSSION: Navigation and patient-specific instruments improve glenoid positioning outcomes. Whether the improvement in positioning outcomes achieved translate to better clinical outcomes is unknown.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».