Accuracy of imageless navigation for functional cup positioning and restoration of leg length in total hip arthroplasty: a matched comparative analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Computer-assisted navigation has the potential to improve the accuracy of cup positioning during total hip arthroplasty (THA) and prevent leg-length discrepancy (LLD). The purpose of this study was to compare acetabular cup position and postoperative LLD after primary THA using posterolateral approach. Methods: Between August 2016 to December 2017, 57 THAs using imageless navigation were matched with 57 THA without navigation, based on age, gender, and BMI. Postoperative weight-bearing radiographs were assessed for anteversion, inclination, and LLD. Functional LLD was measured in comparison to the contralateral side. The proportion of cups within Lewinnek’s safe zone and LLD greater than 5 mm were assessed. Results: The mean age was 54.9±9.6 yr and 57.6±12.5 yr in control and navigated groups, respectively. Mean cup orientation in the navigated group was 20.6±3.3 degrees (17 to 25) of anteversion and 41.9±4.8 degrees (30 to 51) of inclination, versus 25±11.1 degrees (10 to 31) and 45.7±8.7 degrees (29 to 55) in the control group; these were statistically significant ( P =0.005 and P <0.001, respectively). In the navigated group, significantly more acetabular cups were placed within Lewinnek’s safe zone (anteversion: 77% vs. 47%, P =0.005; inclination: 91% vs. 67%, P <0.001). There was no significant difference in mean LLD in the navigation and control groups (3.2±1.5 mm vs. 4.6±3.4 mm, P =0.36), although fewer LLDs of greater than 5 mm were reported in the navigated group (7.1%) than in the control group (31.6%, P =0.007). Conclusions: The use of imageless computer-assisted navigation improved the accuracy of acetabular cup components and LLD. Level of Evidence: Level III.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle