Evaluation of the Proximal Ulna Dorsal Angulation for Ulnar Component Sizing in Elbow Prosthetic Reconstruction After Distal Humeral Resection of Tumor
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Elbow prosthetic reconstruction after distal humeral tumor resection is challenging. We identify the value of the proximal ulna dorsal angulation (PUDA) as an easily-measured radiographic parameter that can help inform ulnar component sizing in the Solar Elbow System (SES) and the Modular Universal Tumor and Revision System (MUTARS), two modular prosthetic systems that are commonly used after tumor resection in this anatomic location. We hypothesized that a larger PUDA measurement would require smaller ulnar stems. METHODS: Demographic data and PUDA measurements were retrospectively reviewed for 514 patients. Multivariate regression was used to determine the effects of patient demographic data on the PUDA. PUDA measurements were collected by three independent reviewers on lateral elbow radiographs. MUTARS and SES templating software was then used to validate the relationship between the PUDA and ulnar stem sizing. RESULTS: Regression analysis showed no substantial contribution of demographic variables to the PUDA measurement (adjusted R2 = 0.02, F(6, 508) = 2.704, P = 0.01). The MUTARS implant fit 97% of elbows with a PUDA <5° and 91.6% of elbows with PUDA ≥5° (P = 0.26). The largest SES combination fit 100% of elbows with a PUDA ≤10° versus 93% of elbows with a PUDA >10° (P = 0.029). Elbows accommodating the largest SES combination had a smaller median PUDA (5.4° versus 11.7°, P = 0.034); elbows accommodating the MUTARS implant had a smaller median PUDA (5.4° versus 5.8°, P = 0.34). DISCUSSION: The PUDA is a valuable and easily used preoperative planning tool for prosthetic elbow reconstruction after tumor resection. The proximal ulna dorsal angulation can be easily measured to predict ulnar component fit and reduce intraoperative complications. In patients with a PUDA ≥5°, ulnar component stem fit for current systems may be more challenging.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».