Intraoperative cone‐beam CT‐guided osteotomy navigation in mandible and maxilla surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Surgical navigation systems based on preoperative imaging are now increasingly used for guidance of head and neck resection and reconstruction. The primary aim of this study was to quantify osteotomy cutting accuracy using an image-guidance system for intraoperative cone-beam computed tomography (CBCT) imaging and surgical saw navigation. To enable clinical translation of this CBCT-guided navigation system, a secondary aim of the study was to design and fabricate a patient reference tracker suitable for clinical use on a mobile mandible. METHODS: First, a preclinical cadaveric study was performed to quantify navigation accuracy with the use of clinically suitable patient reference trackers. Second, a proof-of-principle patient study was conducted to evaluate this technique under clinical conditions. RESULTS: In both preclinical (5 cadavers) and clinical (5 patients) experiments, the mean cutting accuracy was less than 2 mm. In all preclinical specimens, bilateral mandibulectomies and bilateral maxillectomies were performed, for a total of 20 cut planes for analysis. The mean (standard deviation [SD]) values for distance, pitch, and roll were 1.4 mm (1.1 mm), 4.2° (3.5°), and 2.9° (2.5°) mm, respectively. Five mandibulectomies were performed on five patients, for a total of 10 cut planes for analysis. The mean (SD) values for distance, pitch, and roll were 1.7 mm (0.8 mm), 5.4° (1.5°), and 6.7° (4.6°) mm, respectively. CONCLUSIONS: The overall performance in comparison to alternative approaches warrants further consideration. In terms of accuracy, the results presented here are comparable to recent systematic reviews assessing CAD-CAM cutting guides that cite accuracies of ~2 to 2.5 mm. LEVEL OF EVIDENCE: 2 Laryngoscope, 130:1122-1127, 2020.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».