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Enregistrement W3128638448 · doi:10.1016/j.asmr.2020.08.012

Three‐Dimensional (3D) Animation and Calculation for the Assessment of Engaging Hill–Sachs Lesions With Computed Tomography 3D Reconstruction

2021· article· en· W3128638448 sur OpenAlexaff
Jimmy Tat, Jordan Crawford, Jaron Chong, Tom Powell, Thomas Fevens, Tiberiu Popa, Paul A. Martineau

Notice bibliographique

RevueArthroscopy Sports Medicine and Rehabilitation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill University Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior shoulder dislocationPosition (finance)Computed tomographyLesionRange of motionAnterior shoulderOrthodonticsRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To dynamically assess for Hill–Sachs engagement with animated 3‐dimensional (3D) shoulder models. Methods We created 3D shoulder models from reconstructed computed tomography (CT) images from a consecutive series of patients with recurrent anterior dislocation. They were divided into 2 groups based on the perceived Hill–Sachs severity. For our cohort of 14 patients with recurrent anterior dislocation, 4 patients had undergone osteoarticular allografting of Hill–Sachs lesions and 10 control patients had undergone CT scanning to quantify bone loss but no treatment for bony pathology. A biomechanical analysis was performed to rotate each 3D model using local coordinate systems to the classical vulnerable position of the shoulder (abduction = 90°, external rotation = 0‐135°) and through a functional range. A Hill–Sachs lesion was considered “dynamically” engaging if the angle between the lesion’s long axis and anterior glenoid was parallel. Results : In the vulnerable position of the shoulder, none of the Hill–Sachs lesions aligned with the anterior glenoid in any of our patients. However, in our simulated physiological shoulder range, all allograft patients and 70% of controls had positions producing alignment. Conclusions The technique offers a visual representation of an engaging Hill–Sachs using 3D‐animated reconstructions with open‐source software and CT images. In our series of patients, we found multiple shoulder positions that align the Hill–Sachs and glenoid axes that do not necessarily meet the traditional definition of engagement. Identifying all shoulder positions at risk of “engaging,” in a broader physiological range, may have critical implications toward selecting the appropriate surgical management of bony defects. Level of Evidence level III, case‐control study.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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