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Enregistrement W4393321239 · doi:10.1016/j.artd.2024.101361

Techniques and Technologies for the Intraoperative Assessment of Component Positioning, Leg Lengths, and Offset in Total Hip Arthroplasty: A Systematic Review

2024· review· en· W4393321239 sur OpenAlexaff
Cedric Chung, Ibrahim Bin Hazzaa, Raja Hakim, Michael G. Zywiel

Notice bibliographique

RevueArthroplasty Today · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTotal hip arthroplastyArthroplastySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,010
Bibliométrie0,0160,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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