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Enregistrement W4399712215 · doi:10.1016/j.xrrt.2024.05.010

Use of pre-operative 3D planning software for revision shoulder arthroplasty: clinical experience data from a survey in a real-world setting

2024· article· en· W4399712215 sur OpenAlexaboutno aff
Matthias Regling, Brendan M. Patterson

Notice bibliographique

RevueJSES Reviews Reports and Techniques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStryker
Mots-clésOrthopedic surgeryArthroplastyMedicineBlueprintObservational studyPlan (archaeology)Medical physicsSurgeryPhysical therapyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Preoperative 3D planning is routinely used in primary shoulder arthroplasty, while specific challenges in the revision setting make such approaches more cumbersome and less accessible. Recently, an established preoperative planning software (Blueprint; Stryker, Tornier SAS, Montbonnot-Saint-Martin, France) was expanded to offer a capability for planning of revision and complex primary shoulder arthroplasty cases. The aim of this study was to survey experienced surgeons on their perception of the new software feature for preoperative 3D planning in the setting of revision shoulder arthroplasty. Methods: An observational survey was conducted from January 2022 to October 2022 among orthopedic surgeons performing revision shoulder arthroplasty cases. The survey was part of the Early Product Surveillance program, with the primary goal of obtaining observational data from surgical experience in a real-world setting. A two-staged survey process was applied with separate questionnaires to seek voluntary feedback on the preoperative planning phase as well as on the intraoperative evaluation of the software planning features in revision shoulder arthroplasty. Results: Twenty-five fellowship-trained orthopedic surgeons from the USA and Canada participated in the survey and reported their feedback on 34 revision shoulder arthroplasty cases that were preoperatively planned with the use of Blueprint revision planning software. The surgeons were largely in favor of the revision software planning features and confirmed perceived benefits of its use in the preoperative planning stage of revision shoulder arthroplasty cases. Reported benefits in the preoperative planning phase included increased efficiency and improved ease of creating an appropriate surgical plan as well as increased confidence to execute revision shoulder arthroplasty cases. Surgeons also noted improvements in translation of preoperative planning to intraoperative execution of revision cases, including more appropriate implant selection and improved accuracy of implant placement. Conclusion: The feedback from fellowship-trained shoulder arthroplasty surgeons on the use of the new software feature for preoperative 3D planning of revision shoulder arthroplasty is largely favorable. Further research should be conducted to investigate whether these surgeon-perceived benefits can lead to improved clinical outcomes for patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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