A minimally invasive periacetabular osteotomy technique: minimizing intraoperative risks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The periacetabular osteotomy (PAO) is an extensive surgical procedure associated with potential risk to the adjacent neurovascular structures. A steep learning curve exists, with surgeon experience an important factor in outcome. Little detail exists of the osteotomies themselves, and how to make them safe and reproducible. This article describes our PAO technique with emphasis on specific safety steps. When performing the posterior column cut, migration of the osteotome beyond the lateral pelvis may lead to damage of the sciatic nerve. The safety features detailed include novel measurement of the posterior column width and the use of specific-width osteotomes to complete this osteotomy. To plan the cut, several computerized tomography-based measurements are taken starting just above the greater sciatic notch and continuing down to the inferior part of the acetabulum. The angle of this cut is determined by acetabular morphology and the width of the posterior column. These posterior column width measurements will determine the width of the osteotomes used to perform the cut with little risk that an osteotome will penetrate too far on the lateral side of the pelvis. To ensure the lateral cortex has been cut completely proximally, an osteotome with pre-measured depths may be used from a medial to a direct lateral trajectory. The senior author has been performing this modified approach since 2010 (n = 530 PAOs) and has witnessed no vascular injuries and no nerve injuries aside from minor lateral femoral cutaneous nerve issues. Utilization of these techniques has prevented any major nerve injury without the need for intraoperative electromyography.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».