Automated digital templating of component sizing is accurate in robotic total hip arthroplasty when compared to predicate software
Notice bibliographique
Résumé
Accurate pre-operative templating of prosthesis components is an essential factor in successful total hip arthroplasty (THA), including robotically-assisted THA (RA-THA) techniques. We sought to validate the accuracy of a novel, robotic-optimized THA planning software compared to a predicate THA planner for component sizing. We analyzed a series of 199 patients who received manual THA (mTHA) and fluoroscopy-based RA-THA at a single institution. All cases were templated using a predicate pre-operative templating software. For RA-THA cases, the novel robotic-optimized pre-operative planner software was also used for templating. The differences between templated and implanted acetabular cup, femoral head, and stem component sizes were compared based on matching within 1, 2, and ≥3 sizes. Differences in templated and implanted femoral stem implant geometry were also compared. The robot-optimized pre-operative RA-THA plans demonstrated equivalent accuracy to that of predicate pre-operative plans for both RA-THA and mTHA cases. Templated acetabular cups (90.4 vs. 86.8 vs. 82.8; p = 0.421), femoral stems (76.0 vs. 65.1 vs. 67.7; p = 0.096), and femoral heads (91.3 vs. 96.2 vs. 88.2; p = 0.302) were within +/-1 size of implanted components. No significant differences were detected in the proportion of matching templated and implanted stem geometry across the study cohorts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».