Templating in shoulder arthroplasty – A comparison of 2D CT to 3D CT planning software: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computed tomography (CT) utilizing computer software technology to generate three-dimensional (3D) rendering of the glenoid has become the preferred method for preoperative planning. It remains largely unknown what benefits this software may have to the intraoperative placement of the components and patient outcomes. PURPOSE: The purpose of this systematic review is to compare 2D CT to 3D CT planning in total shoulder arthroplasty. STUDY DESIGN: Systematic review. METHODS: A systematic database search was conducted for relevant studies evaluating the role of 3D CT planning in total shoulder arthroplasty. The primary outcome was component placement variability, and the secondary outcomes were intra- and inter-observer reliability in the context of preoperative planning. RESULTS: Following title-abstract and full-text screening, six eligible studies were included in the review (n = 237). The variability in glenoid measurements between 3D CT and 2D CT planning ranged from no significant difference to a 5° difference in version and 1.7° difference in inclination (p<0.05). Posterior bone loss was underestimated in 52% of the 2D measured patients relative to 3D CT groups. Irrespective of 2D and 3D planning (39% and 43% of cases respectively), surgeons elected to implant larger components than those templated. There was no literature identified comparing differences in time, cost, functional outcomes, complications, or patient satisfaction. CONCLUSION: The paucity of evidence exploring clinical parameters makes it difficult to comment on clinical outcomes using different methods of templating. More studies are required to identify how improved radiographic outcomes translate into improvements that are clinically meaningful to patients.
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».