Attention to Detail: The Effect of Fluoroscopic Parallax on Limb Alignment Assessment During Corrective Osteotomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accuracy of a corrective osteotomy is dependent on many factors. One error rarely considered is using noncentered fluoroscopic imaging to assess intraoperative alignment. This study quantified the coronal alignment error produced by visual parallax per interval changes in vertical and horizontal positioning of the C-arm and alignment rod during intraoperative evaluation. METHODS: Unilateral hip, ankle, and knee fluoroscopic images were obtained from a single intact cadaveric specimen. A center-center fluoroscopic image was obtained by moving the C-arm appeared in the center square of the nine-box grid. With the base of the C-arm stationary, the radiograph generator/intensifier portion of the C-arm was translated medially until the target bone appeared on the edge of the fluoroscopic image. RESULTS: One hundred eight images were obtained. Measurement error increased by an average of 14% per 10 mm of horizontal C-arm offset. Minimal effect was seen if the obtained image was within 5 mm of the true center; however, once 55 mm of offset was reached, all experimental conditions resulted in at least 10 mm of parallax error. CONCLUSION: Our results demonstrate that small variations in C-arm positioning can create statistically significant inaccuracies when assessing limb alignment using intraoperative fluoroscopy.
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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 | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».