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Enregistrement W4281476564 · doi:10.1503/cjs.025620

Augmented-reality–guided insertion of sliding hip screw guidewire: a preclinical investigation

2022· article· en· W4281476564 sur OpenAlexaffvenue
Carl Laverdière, Jason Corban, Susan Ge, Yu-Kyung Kang, Edward J. Harvey, Paul A. Martineau, Geoffroy Noël, Rudolf Reindl

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluoroscopyMedicineTrajectoryFemoral neckRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The sliding hip screw (SHS) is frequently used in the management of hip fractures; successful placement depends on accurate positioning of the lag screw in the femoral head guided by fluoroscopy. We proposed to leverage the capabilities of augmented reality (AR) to overlay virtual images of the desired guidewire trajectory directly onto the surgical field to guide the surgeon during SHS guidewire insertion. Methods: Using a commercially available AR headset and software, we performed preprocedural planning using computed tomography scans to identify the optimal trajectory for SHS guidewire insertion in the neck of a Sawbones femur model. The images of the scanned femurs containing the virtual guidewire trajectory were overlaid on the physical models such that the user could see a composite view of the computer-generated images and the physical environment. Two second-year orthopedic residents each inserted 15 guidewires under AR guidance and 15 guidewires under fluoroscopy. Results: Of the 30 guidewires inserted under AR guidance, 24 (80%) were within the femoral neck, and 16 (53%) were fully enclosed within the femoral head. Nine (56%) of the 16 perforations were due to insertions that were too far along the planned trajectory. Thirteen (81%) of the successful attempts with AR had an appropriate position, compared to 25/26 (96%) with fluoroscopy. It took significantly less time to perform the procedure using fluoroscopy than AR (p < 0.05). Fluoroscopy required on average 18.7 shots. Conclusion: Augmented reality provides an opportunity to aid in guidewire insertion in a preplanned trajectory with less radiation exposure in a sterile environment, but technical challenges remain to be solved to enable widespread adoption.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,145 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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