Can we predict the humerus stem component size required to achieve rotational stability in metaphyseal stability concept?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Implant manufacturers typically offer several sizes of a humeral stem for shoulder arthroplasty so that time zero fixation can be achieved with the optimal size. Stem size can be templated preoperatively but is definitively determined intraoperatively. The purpose of this study was to determine if preoperatively acquired parameters, including patient demographics and imaging, could be used to reliably predict intraoperative humeral stem size. Methods: A cohort of 290 patients that underwent shoulder arthroplasty (116 anatomic and 174 reverse) was analyzed to create a regression formula to predict intraoperative stem size. The initial cohort was separated into train and test groups (randomly selected 80% and 20%, respectively). Patient demographics, anatomical measurements, and statistical shape model parameters determined from a preoperative shoulder arthroplasty planning software program were used for multilinear regression. The implant used for all cases was a short-stemmed metaphyseal-fit prosthesis. Results: of 0.63 was obtained for the multilinear regression equation combining these parameters. When analyzing the cohort for the prediction of stem size in the test group, 95% were within plus or minus one size of that used during surgery. Conclusion: Preoperative criteria such as humeral geometry and proximal humeral bone density can be combined in a single multilinear equation to predict intraoperative humeral stem size within one size variation. Embedding the surgeon's decision-making process into an automated algorithm potentially allows this process to be applied across the surgical community. Predicting intraoperative decisions such as humeral stem size also has potential implications for the management of implant stocks for both manufacturers and health-care facilities.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».