Online Instruction to Measure Axial Alignment with the Bonesetter App
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives: Alignment of the lower extremity is important when treating congenital deformities, fractures, and joint replacement. During the COVID-19 pandemic, AO North America offered an online course on deformity measurement and planning. The Bonesetter app is a deformity planning tool that is freely available online. The purpose of this study was to see how effective an online course was in teaching axial alignment measurement and to assess that skill using an online digital planning tool, the Bonesetter app. Materials and Methods: An online module on axial alignment was provided during the AONA osteotomy course as well as a tutorial on how to use an online digital planning tool (Bonesetter app). The tools within the Bonesetter app allow users to draw digital lines directly on the CT images and measure the exact angle between two planes. Participants in this study were directed to perform these measurements in four different cases that tested different variations of deformity. Results: The measurements were completed correctly in case 1 = 56%, case 2 = 61%, case 3 = 84%, and case 4 = 76%. The standard deviation of angular digital measurements between individuals was ±4.26 degrees. Measuring the angle directly vs. drawing angles to a horizontal line had smaller standard deviations per case (p < 0.005) and less incidents outside 1 standard deviation for each measurement. Errors in adding and subtracting were the most common errors, particularly in relation to femoral anteversion or retroversion. Conclusions: The online course successfully instructed a group of orthopedic surgeons to measure alignment and malalignment of lower limb axial deformities. The Bonesetter app helped participants to learn this skill and identify errors in measurement. The inability to differentiate between anteversion and retroversion of the femur is a common source of error when it occurs and should be a focus of instruction.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».