Robotic Systems and Navigation Techniques in Orthopedics: A Historical Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Since the da Vinci surgical system was approved by the Food and Drug Administration (FDA) in 2000, the development and deployment of various robot-assisted minimally invasive surgery (MIS) systems have been largely expedited and boomed. With the rapid advancement of robotic techniques in recent decades, robot-assisted systems have been widely used in various surgeries including orthopedics. These robot-related techniques are transforming the conventional ways to conduct surgical procedures. Robot-assisted orthopedic surgeries have become more and more popular due to their potential benefits of increased accuracy and precision in surgical outcomes, enhanced reproducibility, reduced technical variability, decreased pain, and faster recovery time. In this paper, robotic systems and navigation techniques in typical orthopedic surgeries are reviewed, especially for arthroplasty. From the perspective of robotics and engineering, the systems and techniques are divided into two main categories, i.e., robotic systems (RSs), and computer-aided navigation systems (CANSs). The former is further divided into autonomous RS, hands-on RS, and teleoperated RS. For the latter, three key elements in CANS are introduced, including 3D modeling, registration, and navigation. Lastly, the potential advantages and disadvantages of the RS and CANS are summarized and discussed. Future perspectives on robotics in orthopedics, as well as the challenges, are presented.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle