Improving alignment in total knee arthroplasty: a cadaveric assessment of a surgical navigation tool with computed tomography imaging
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
Purpose To investigate the accuracy of an imageless, optical surgical navigation tool to assist with femoral and tibial bone cuts performed during TKA.Patients and methods Six board-certified orthopedic surgeons participated in a laboratory cadaver investigation, performing femoral and tibial bone cuts with the assistance of a computer navigation tool. Femoral and tibial varus/valgus, tibial slope, femoral flexion, and both femoral and tibial rotation measurements from the device were compared with angular measurements calculated from computed tomography (CT) images of the knees.Results Measurements with the navigation tool were highly correlated with those obtained from CT scans in all three axes. For the distal femoral cut, the absolute mean difference in varus/valgus was 0.83° (SD 0.46°, r = 0.76), femoral flexion was 1.91° (SD 1.16°, r = 0.85), and femoral rotation was 1.29° (SD 1.01°, r = 0.88) relative to Whiteside’s line and 0.97° (SD 0.56°, r = 0.81) relative to the posterior condylar axis. For the tibia, the absolute mean difference in varus/valgus was 1.08° (SD 0.64°, r = 0.85), posterior slope was 2.78° (SD 1.40°, r = 0.60), and rotation relative to the anteroposterior axis (posterior cruciate ligament to the medial third of the tibial tuberosity) was 2.98° (SD 2.54°, r = 0.79).Conclusion Utilization of an imageless navigation tool may aid surgeons in accurately performing and monitoring femoral and tibial bone cuts, and implant rotation in TKA and thus, more accurately align TKA components.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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