A review of patient matched implants for shoulder arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advances in technology have enabled implant designers and shoulder surgeons to strive towards improving implant survival and patient outcomes. Patient matched implants (PMIs) for arthroplasty have developed from the use of technologies such as computer aided design and computer-aided manufacturing technology and three-dimentional printing. Methods: We conducted a computerized search of the electronic databases. We included studies which reported on PMI used in shoulder arthroplasty. Data were extracted by authors, publication year, study level, study type, demographic data (age, sex, sample size), type of arthroplasty, follow-up time, and outcomes. Results: 5 studies were identified as being eligible for this analysis. 55 patients and 57 shoulders were included. The average age was 72.3 across 5 studies. Average follow-up was 28.26 months. 22/57 (39%) were for primary shoulder arthroplasty and 35/57 (61%) were revision procedures. 50/56 (89%) of shoulders improved. 7/56 (13%) of shoulder had a complication. Discussion: PMI for shoulder arthroplasty has so far only been used for severe glenoid bone loss in primary and revision shoulder arthroplasty. PMI can not only be used in the severe glenoid bone loss patient but there are some advantages to using it in the regular patient who attends seeking a shoulder arthroplasty. A limitation of our review is that there are no studies published on PMI for primary shoulder arthroplasty without significant glenoid bone loss. A paradigm shift in shoulder arthroplasty may occur where PMI is not only used for glenoid bone loss and challenging revision cases but also in primary shoulder arthroplasty without significant bone loss.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».