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Enregistrement W4377103089 · doi:10.1177/23259671231168879

Contribution of the Bony Bankart in Calculating Glenoid Bone Loss

2023· article· en· W4377103089 sur OpenAlexafffund
Isabella Bozzo, Paul Kooner, Ralph Nelson, Yousef Marwan, Samir Mustaffa Paruthikunnan, Carl Laverdière, Mathieu Boily, Paul A. Martineau

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University Health CentreAmerican Orthopaedic Society for Sports MedicineMcGill University
Mots-clésMedicineBankart repairBankart lesionNuclear medicineOrthodonticsSurgeryOrthopedic surgeryShoulders

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Determining the magnitude of glenoid bone loss in patients with anterior shoulder instability is an important step in guiding management. Most calculations to estimate the bone loss do not include the bony Bankart fragment. However, if it can be reduced and adequately fixed, the estimation of bone loss may be decreased. Purpose: To derive a simple equation to calculate the surface area of the bony fragment in Bankart fractures. Study Design: Case series; Level of evidence, 4. Methods: A total of 26 patients suspected of having clinically significant bone loss underwent computed tomography imaging preoperatively, and the percentage of glenoid bone loss (%BL) was approximated with imaging software using a freehand region of interest area measurement with and without the inclusion of the bony Bankart fragment. By assuming this bony fragment as a hemi-ellipse with height, H, and thickness, d, we represented the surface are of the bony piece ([Formula: see text]), and subtracted it from the overall %BL. They compared this value with the one found using imaging software. Results: Without the inclusion of the bony Bankart, the overall %BL by the standard true-fit circle measured using imaging software was 23.8% ± 9.7%. When including the bony Bankart, the glenoid %BL measured using imaging software was found to be 12.1% ± 8.5%. The %BL calculated by our equation with the bony Bankart included was 10% ± 11.1%. There was no statistically significant difference between the %BL values measured using the equation and the imaging software ( P = .46). Conclusion: Using a simple equation that approximates the bony Bankart fragment as a hemiellipse allowed for estimation of the glenoid bone loss, assuming that the fragment can be reduced and adequately fixed. This method may serve as a helpful tool in preoperative planning when there are considerations for incorporating the bony fragment in the repair.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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