Glenoid exposure in shoulder arthroplasty: the role of soft tissue releases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The deltopectoral approach is commonly used in shoulder arthroplasty. Various soft tissue releases can be performed to obtain adequate glenoid exposure, but their effectiveness is not known. The purpose of this study was to (1) quantify the effects of various releases on the amount of glenoid surface area exposure and (2) determine if common soft tissue releases performed about the shoulder significantly improve exposure of the glenoid. METHODS: A standard deltopectoral approach was used on cadaveric shoulders (n=8) in the beach chair position. The releases performed were as follows: long head of biceps, pectoralis major tendon, inferior capsule, and posterior capsule. Following each release, a custom-designed jig was used to mark the exposed glenoid surface. The glenoid was then digitized using a 3D surface scanner to quantify the exposed surface area with each release. RESULTS: The mean glenoid surface area exposure prior to any releases was 57% (SD 8%). Following release of the long head of biceps, exposure increased to 69% (SD 10%). The exposed area was increased to 83% (SD 6%) with release of the pectoralis major, and 93% (SD 2%) with inferior capsule. The entire glenoid was exposed following posterior capsule release. CONCLUSIONS: Release of the long head of biceps, pectoralis major, and inferior and posterior capsule all independently led to significant increases in glenoid surface exposure in the deltopectoral approach. Mean surface area exposed with all 3 releases was 93%. Although posterior capsular release improved exposure, the results of this study suggest that this is rarely necessary.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».