Glenoid component positioning and guidance techniques in anatomic and reverse total shoulder arthroplasty: A systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle