Intraoperative Detection of Screw Penetration Following Volar Plating of the Distal Radius: A Cadaveric Study Comparing Fluoroscopic Imaging and Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Hardware prominence is one of the major established complications following volar plating of distal radius fractures. The purpose of this cadaveric study is to compare two conventional fluoroscopic imaging views (carpal shoot-through view [CSV] and dorsal horizon view [DHV]) with ultrasound (US) to establish the best intraoperative imaging modality for surgeons to use to identify penetration of screws through the dorsal cortex and/or into the distal radioulnar joint (DRUJ). Materials and Methods: Twelve human cadaveric limbs were included in the study, instrumented with distal radius plates via a volar approach. The three imaging modalities, CSV, DHV, and US, were compared in terms of detecting prominent screws during volar plate fixation. Six surgeons with varying levels of expertise performed the evaluations. Sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, positive likelihood ratio, and the area under the receiver operating characteristic curve were computed for every surgeon and imaging method. Results: The CSV was found to be more sensitive compared with the DHV and US for detecting dorsal cortex penetration (99% vs. 94% vs. 56%, respectively). The DHV was found to be more sensitive in recognizing DRUJ screw penetration compared with CSV and US (89% vs. 78% vs. 11%, respectively). US evaluation demonstrated considerably lower diagnostic utility compared with CSV and DHV. Surgeon's ability to perform as well as confidence in evaluating for screw penetration was highest with the CSV view. Conclusion: Fluoroscopic imaging, particularly the CSV, demonstrates greater diagnostic reliability compared with US for intraoperative detection of prominent screws following volar plate fixation of the distal radius. CSV was also identified as the most reproducible examination for all levels of expertise with minimal formal training required. Level of Evidence: Therapeutic level V.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».