Accuracy of an Apparatus for Measuring Glenoid Baseplate Micromotion in Reverse Shoulder Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reverse shoulder arthroplasty (RSA) is used to treat patients with cuff tear arthropathy. Loosening remains to be one of the principal modes of implant failure and the main complication leading to revision. Excess micromotion contributes to glenoid loosening. This study sought to determine the predictive accuracy of an experimental system designed to assess factors contributing to RSA glenoid baseplate micromotion. A half-fractional factorial experiment was designed to assess 4 factors: central element type (screw versus peg), central element length (13.5 versus 23.5 mm), anterior-posterior peripheral screw type (locking versus nonlocking) and cancellous bone density (10 versus 25 pounds per cubic foot (pcf)). Four linear variable differential transducers (LVDTs) recorded micromotion from a stainless-steel disk surrounding a modified glenosphere. The displacements were used to interpolate micromotion at each peripheral screw position. The mean absolute percentage error (MAPE) was used to determine the predictive accuracy and error range of the system. The MAPE for each condition ranged from 6.8% to 12.9% for an overall MAPE of (9.5 ± 0.9)%. The system had an error range of 2.7 μm to 20.1 μm, which was lower than those reported by prior studies using optical systems. One of the eight conditions had micromotion that exceeded 150 μm. These findings support the use of displacement transducers, specifically LVDTs, as an accurate system for determining RSA baseplate micromotion in rigid polyurethane foam bone surrogates.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».