MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2939882612 · doi:10.3171/2019.1.spine181402

Validation of a freehand technique for cortical bone trajectory screws in the lumbar spine

2019· article· en· W2939882612 sur OpenAlexaff
Zachary Tan, Stewart McLachlin, Cari Whyne, Joel Finkelstein

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLumbarFixation (population genetics)Computer scienceTrajectoryMedicineLumbar vertebraeOrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The cortical bone trajectory (CBT) technique for pedicle screw placement has gained popularity among spinal surgeons. It has been shown biomechanically to provide better fixation and improved pullout strength compared to a traditional pedicle screw trajectory. The CBT technique also allows for a less invasive approach for fusion and may have lower incidence of adjacent-level disease. A limitation of the current CBT technique is a lack of readily identifiable and reproducible visual landmarks to guide freehand CBT screw placement in comparison to the well-defined identifiable landmarks for traditional pedicle screw insertion. The goal of this study was to validate a safe and intuitive freehand technique for placement of CBT screws based on optimization of virtual CBT screw placement using anatomical landmarks in the lumbar spine. The authors hypothesized that virtual identification of anatomical landmarks on 3D models of the lumbar spine generated from CT scans would translate to a safe intraoperative freehand technique. METHODS: Customized, open-source medical imaging and visualization software (3D Slicer) was used in this study to develop a workflow for virtual simulation of lumbar CBT screw insertion. First, in an ex vivo study, 20 anonymous CT image series of normal and degenerative lumbar spines and virtual screw insertion were conducted to place CBT screws bilaterally in the L1-5 vertebrae for each image volume. The optimal safe CBT trajectory was created by maximizing both the screw length and the cortical bone contact with the screw. Easily identifiable anatomical surface landmarks for the start point and trajectory that best allowed the reproducible idealized screw position were determined. An in vivo validation of the determined landmarks from the ex vivo study was then performed in 10 patients. Placement of virtual "test" cortical bone trajectory screws was simulated with the surgeon blinded to the real-time image-guided navigation, and the placement was evaluated. The surgeon then placed the definitive screw using image guidance. RESULTS: From the ex vivo study, the optimized technique and landmarks were similar in the L1-4 vertebrae, whereas the L5 optimized technique was distinct. The in vivo validation yielded ideal, safe, and unsafe screws in 62%, 16%, and 22% of cases, respectively. A common reason for the nonidealized trajectories was the obscuration of patient anatomy secondary to severe degenerative changes. CONCLUSIONS: CBT screws were placed ideally or safely 78% of the time in a virtual simulation model. A 22% rate of unsafe freehand trajectories suggests that the CBT technique requires use of image-guided navigation or x-ray guidance and that reliable freehand CBT screw insertion based on anatomical landmarks is not reliably feasible in the lumbar spine.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Neurosurgery SpineMême sujetSpinal Fractures and Fixation TechniquesTravaux en français237 207