Comparing the Efficacy of Radiation Free Machine-Vision Image-Guided Surgery With Traditional 2-Dimensional Fluoroscopy: A Randomized, Single-Center Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Three-dimensional (3D) computer-assisted navigation (CAN) has emerged as a potential alternative to 2-dimensional (2D) fluoroscopy in the surgical placement of spinal instrumentation. Recently, 3D-CAN systems have improved significantly in their ability to provide real-time anatomical referencing while shortening the registration and set-up time. A novel system in navigation, Machine-Vision Image-Guided Surgery (MvIGS; 7D Surgical, Toronto, Canada) was cleared by the US Food and Drug Administration, but its potential benefits in reducing intra-operative radiation exposure to patients and enhancing surgical accuracy of pedicle screw placement are not fully known. Purpose: We sought to conduct a prospective, randomized, clinical study comparing the 3D-MvIGS spinal navigation system and 2D-fluoroscopy for pedicle screw insertion up to 3 levels (T10-S1) and for various measures of surgical efficacy. Methods: Sixty-two eligible patients were randomized to receive spine surgery using either the 3D-MvIGS group or the conventional 2D-fluoroscopy for pedicle screw fixation for the treatment of spinal stenosis and degenerative spondylolisthesis. Intra-operative parameters and procedure-related unintended protocol violations were recorded. Results: Operative time and estimated blood loss were not significantly different between groups. Radiation time and exposure to patients were significantly reduced in the 3D-MvIGS group. There was no difference between groups in pedicle screw placement accuracy (2D-fluoroscopy group, 96.6%; 3D-MvIGS group, 94.2%). There were no major complications or cases that required revision surgery. Conclusion: The 3D-MvIGS navigation system performed comparably with 2D-fluoroscopy in terms of pedicle screw placement accuracy and operative time. The 3D-MvIGS showed a significant reduction in radiation exposure to patients. In more complex cases or larger cohorts, the true value of greater anatomical visualization can be elucidated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».