Imageless Navigation Accurately Measures Component Orientation during Total Hip Arthroplasty: A Comparison with Postoperative Radiographs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate placement of acetabular components during total hip arthroplasty (THA) is paramount in ensuring long-term stability. Current methods for monitoring cup position and leg length intraoperatively are lacking due to susceptibility to inaccuracy or prohibitive cost. The purpose of this study was to evaluate the ability of an imageless surgical navigation tool to accurately measure acetabular cup inclination and leg length differential during THA. The authors retrospectively reviewed the medical records of patients who underwent primary or revision THA (posterolateral approach) at their facility with the assistance of computer-assisted navigation between February 2016 and March 2017. Pre- and postoperative radiographs were analyzed for leg length discrepancies and acetabular cup inclination. Radiographic values were compared with intraoperative values provided by the surgical navigation tool. The mean difference between inclination as measured from radiographs (44.4 ± 5.9 degrees) and navigation (43.0 ± 4.4 degrees) was −1.4 ± 4.6 degrees (mean absolute difference: 3.8 ± 2.8 degrees). Seventy-seven percent (48/62) of navigation measurements were within 5 degrees of radiographs. The mean difference between radiographic (7.39 ± 5.67 mm) and navigation (7.44 ± 4.81 mm) measurements of leg length differential was 0.29 ± 4.20 mm (mean absolute difference: 3.20 ± 2.69 mm). Navigation tool measurements were within 5 mm of radiographic values in 85% (39/46) of cases. At 90 days, idiopathic dislocation requiring revision surgery occurred in one patient (1.2%) with one additional patient (1.2%) requiring revision surgery due to a traumatic injury (fall). Computer-assisted navigation provided accurate intraoperative data regarding inclination and changes in leg length and was associated with a low rate of dislocation and revision surgery at 90-day follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».