Adjusting Implant Size and Position Can Improve Internal Rotation After Reverse Total Shoulder Arthroplasty in a Three-dimensional Computational Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efforts during reverse total shoulder arthroplasty (RSA) have typically focused on maximizing ROM in elevation and external rotation and avoiding scapular notching. Improving internal rotation (IR) is often overlooked, despite its importance for functional outcomes in terms of patient self-care and hygiene. Although determinants of IR are multifactorial, it is unable to surpass limits of bony impingement of the implant. Identifying implant configurations that can reduce bony impingement in a computer model will help surgeons during preoperative planning and also direct implant design and clinical research going forward. QUESTIONS/PURPOSES: In a CT-modeling study, we asked: What reverse total shoulder arthroplasty implant position improves the range of impingement free internal rotation without compromising other motions (external rotation and extension)? METHODS: CT images stored in a deidentified teaching database from 25 consecutive patients with Walch A1 glenoids underwent three-dimensional templating for RSA. Each template used the same implant and configuration, which consisted of an onlay humeral design and a 36-mm standard glenosphere. The resulting constructs were virtually taken through ROM until bony impingement was found. Variations were made in the RSA parameters of baseplate lateralization, glenosphere size, glenosphere overhang, humeral version, and humeral neck-shaft angle. Simulated ROM was repeated after each parameter was changed individually and then again after combining multiple changes into a single configuration. The impingement-free IR was calculated and compared between groups. We also evaluated the effect on other ROM including external rotation and extension to ensure that configurations with improvements in IR were not associated with losses in other areas. RESULTS: Combining lateralization, inferiorization, varus neck-shaft angle, increased glenosphere size, and increased humeral anteversion resulted in a greater improvement in internal rotation than any single parameter change did (median baseline IR: 85° [interquartile range 73° to 90°]; combined changes: 119° [IQR 113° to 121°], median difference: 37° [IQR 32° to 43°]; p < 0.001). CONCLUSION: Increased glenosphere overhang, varus neck-shaft angle, and humeral anteversion improved internal rotation in a computational model, while glenoid lateralization alone did not. Combining these techniques led to the greatest improvement in IR. CLINICAL RELEVANCE: This computer model study showed that various implant changes including inferiorization, varus neck-shaft angle, increased glenosphere size, and increased humeral anteversion can be combined to increase impingement-free IR. Surgeons can employ these currently available implant configurations to improve IR when planning and performing RSA. These findings support the need for further clinical studies validating the effect of implant configuration on resultant IR.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».