Techniques and Technologies for the Intraoperative Assessment of Component Positioning, Leg Lengths, and Offset in Total Hip Arthroplasty: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many techniques and technologies exist for the intraoperative assessment of component positioning, leg lengths, and offset in total hip arthroplasty, but with limited comparative data. We conducted a systematic review of the available literature to evaluate the range of techniques and technologies for the intraoperative assessment of component position as well as leg lengths and offset in terms of accuracy, precision, surgical time, cost, and relationship to clinical outcomes. Methods: A comprehensive search of the Embase and Medline databases from 1974 to 2023 was performed. We included controlled or comparative prospective clinical studies. Cochrane's risk-of-bias tool for randomized trials and Risk of Bias in Non-Randomized Studies - of Interventions tools were used by 2 independent reviewers to evaluate each study for risk of bias. We conducted both qualitative and quantitative analyses of the studies included. However, a meta-analysis was deemed not to be feasible due to heterogeneity. Results: Our review included 25 studies with 52 intraoperative techniques and technologies. Mechanical guides and computerized navigation were most frequently evaluated in the included studies. Computerized navigation systems consistently showed the greatest accuracy and precision across all measures, at the cost of longer mean operative time. In contrast, freehand techniques demonstrated the poorest accuracy and precision. Insufficient data were found to reach any meaningful conclusions in terms of differences in overall surgical cost or clinical outcomes. Conclusions: Evidence shows that computerized navigation systems are most accurate and precise in positioning components during total hip arthroplasty. Further research is needed to determine their health and economic impact and whether the accuracy and precision of navigated techniques are justified in terms of clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».