Can Surgeons Identify ACL Femoral Ridges Landmark and Optimal Tunnel Position? A 3D Model Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To examine the ability of surgeons to identify the osseous landmarks associated with the femoral anterior cruciate ligament (ACL) footprint and locate optimal tunnel placement on 3‐dimensional (3D) printed models compared with intraoperative placement. Methods Twelve sports fellowship‐trained orthopaedic surgeons were asked to identify a femoral landmark and an ACL footprint on 10 different 3D printed knees. The 3D models were made based on 20 real patients with different anatomical morphology who later received ACL reconstructive surgery using independent drilling. ImageJ software was used to quantify the measurements, which were then analyzed using descriptive statistics. Results Overall, none of the surgeons were able to consistently identify the junction of the bony ridges. The mean error per participant ranged from 2.81 to 7.34 mm in the proximal direction ( P = 3.30e‐05) and from 2.42 to 8.05 mm in the posterior direction ( P =4.88e‐12). None of the surgeons were able to appropriately identify the center of the femoral footprint on the anatomic 3D models. The difference between the center of the footprint surgeons identified on the 3D model and the tunnel graft location in surgery was significantly different ( P = .0046). On average, the magnitude of the error when the surgeons performed the actual surgery was 3.72 ± 2.43 mm, whereas on the 3D models it was 5.82 ± 1.97 mm. Conclusions Experienced sports fellowship‐trained orthopaedic surgeons were unable to correctly identify the junction of the intercondylar and bifurcate ridges and the native ACL footprint on 3D models. Operatively placed tunnels were more accurate implying that looking either through a scope or soft‐tissue landmarks play a significant role in surgeons ACL footprint localization. Clinical Relevance The graft position for ACL reconstruction plays an important role on the kinematics of the knee. This paper shows that soft tissue landmarks are needed to provide reliable reference points for reconstruction.
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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 | 0,000 | 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)
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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 ».