The evaluation of manual 2D/3D registration technology and its potential to deduce prosthetic wear in patients with metalon‐metal hip resurfacing prostheses
Notice bibliographique
Résumé
Metal‐on‐metal hip resurfacing arthroplasty (MoMHRA) has been a popular alternative treatment for young patients with hip osteoarthritis. Despite its advantages over total hip arthroplasty, MoMHRA remains controversial. Malpositioning of the metal components can result in abnormal levels of blood metal ions in the patient; and yet, post‐operative management using 2D x‐rays contain high variance leading to poor detection of prosthetic wear. The purpose of this study is to determine whether 2D/3D registration technology can generate accurate acetabular implant measurements; and, whether 3D data can correlate to metal ion counts to deduce wear. Virtual 3D pelvic models (n=72) and acetabular implants were manually superimposed over 2D x‐ray images according to anatomical landmarks to measure acetabular inclination and version angles. CT models were generated for validation. No significant difference was reported between 2D vs. 3D vs. CT data, suggesting measurements were similar to the results of the gold standard CT model; although 3D measurements were more precise compared to 2D. Furthermore, there was no significant correlation in either 2D or 3D measurements compared to metal ion levels, although a stronger trend is demonstrated in 3D measurements. The findings of this study are inconsistent with the reports in literature and so further investigation is required. Supported by Queen's Graduate Award.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».