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Enregistrement W3023285104 · doi:10.1177/2325967120915709

Femoral Tunnel Placement Analysis in ACL Reconstruction Through Use of a Novel 3-Dimensional Reference With Biplanar Stereoradiographic Imaging

2020· article· en· W3023285104 sur OpenAlexaff
Julien Montreuil, Joseph Saleh, Thierry Cresson, Jacques A. de Guise, Frédéric Lavoie

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de SherbrookeÉcole de Technologie SupérieureMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior cruciate ligament reconstructionIntraclass correlationFootprintReproducibilityAnterior cruciate ligamentQuadrant (abdomen)FEMORAL CONDYLEOrthodonticsBiomedical engineeringNuclear medicineSurgeryAnatomyCartilageMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The femoral-sided anatomic footprint of the anterior cruciate ligament (ACL) has been widely studied during the past decades. Nonanatomic placement is an important cause of ACL reconstruction (ACLR) failure. Purpose: To describe femoral tunnel placement in ACLR through use of a comprehensive 3-dimensional (3D) cylindrical coordinate system combining both the traditional clockface technique and the quadrant method. Our objective was to validate this technique and evaluate its reproducibility. Study Design: Descriptive laboratory study. Methods: The EOS Imaging System was used to make 3D models of the knee for 37 patients who had undergone ACLR. We designed an automated cylindrical reference software program individualized to the distal femoral morphology of each patient. Cylinder parameters were collected from 2 observers’ series of 3D models. Each independent observer also manually measured the corresponding parameters using a lateral view of the 3D contours and a 2-dimensional stereoradiographic image for the corresponding patient. Results: The average cylinder produced from the first observer’s EOS 3D models had a 30.0° orientation (95% CI, 28.4°-31.5°), 40.4 mm length (95% CI, 39.3-41.4 mm), and 19.3 mm diameter (95% CI, 18.6-20.0 mm). For the second observer, these measurements were 29.7° (95% CI, 28.1°-31.3°), 40.7 mm (95% CI, 39.7-41.8 mm), and 19.7 mm (95% CI, 18.8-20.6 mm), respectively. Our method showed moderate intertest intraclass correlation among all 3 measuring techniques for both length ( r = 0.68) and diameter ( r = 0.63) but poor correlation for orientation ( r = 0.44). In terms of interobserver reproducibility of the automated EOS 3D method, similar results were obtained: moderate to excellent correlations for length ( r = 0.95; P < .001) and diameter ( r = 0.66; P < .001) but poor correlation for orientation ( r = 0.29; P < .08). With this reference system, we were able to describe the placement of each individual femoral tunnel aperture, averaging a difference of less than 10 mm from the historical anatomic description by Bernard et al. Conclusion: This novel 3D cylindrical coordinate system using biplanar, stereoradiographic, low-irradiation imaging showed a precision comparable with standard manual measurements for ACLR femoral tunnel placement. Our results also suggest that automated cylinders issued from EOS 3D models show adequate accuracy and reproducibility. Clinical Relevance: This technique will open multiple possibilities in ACLR femoral tunnel placement in terms of preoperative planning, postoperative feedback, and even intraoperative guidance with augmented reality.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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