Accuracy of Image-less Navigation for Functional Cup Positioning in Total Hip Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Computer-assisted navigation has the potential to improve the accuracy of cup positioning during total hip arthroplasty (THA) and prevent leg length discrepancy (LLD). The purpose of this study was to compare acetabular cup position and post- operative LLD after primary THA using posterolateral approach. Between August 2016 to December 2017, 57 THAs using imageless navigation were matched with 57 THA without navigation, based on age, gender and BMI. Post-operative weight-bearing radiographs were assessed using for anteversion, inclination and LLD. Goal for functional cup placement was 40° inclination and 20° anteversion based on preoperative weight bearing pelvic images. Functional LLD was measured as compared to pre- operative radiographs and contralateral side. Proportion of cups within Lewinnek’s safe zone, proximity to a pre-operative target of and the LLD >5 mm was assessed. The mean age was 54.9 ± 9.6 years (30 – 72) and 57.6 ± 12.5 years (20 – 85) in control and navigated groups, respectively. Mean cup orientation in the navigated group was 20.6°± 3.3° (17 - 25) of anteversion and 41.9°± 4.8° (30 - 51) of inclination, vs. 25.0°± 11.1° (10 - 31) and 45.7°± 8.7° (29 – 55) in control group, where were statistically significant (p=0.005 and p=0.0001), respectively. In the navigated group, significantly more acetabular cups were placed within Lewinnek’s safe zone (anteversion: 78% vs. 47%, p=0.005; inclination: 92% vs. 67%, p=0.002). There was no significant difference in mean LLD in navigation and control groups (3.1 ± 1.5 mm vs. 4.6 ± 3.4 mm, p=0.36), although fewer LLDs >5 mm were reported in the navigated group (7.1%) than in controls (31.4%, p=0.007). The use of this image-less computer-assisted navigation improved the accuracy with which acetabular cup components were placed and may represent an important method for limiting post-operative complications related to cup malpositioning and LLD.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».