Accuracy of Glenoid Component Positioning in Reverse Shoulder Arthroplasty: A Biomechanical Comparison between 3D Preoperative Planning, PSI, Computer-Assisted Navigation, and Mixed Reality Navigation
Notice bibliographique
Résumé
Accurate glenoid component positioning in shoulder arthroplasty is important to avoid potential impingement, loosening, and instability. Several techniques are currently utilized to assist in glenoid guide pin positioning, although no studies exist that directly compare the accuracy between these techniques. The objective of this study was to compare guide pin insertion accuracy using traditional 3D software planning (TSP), patient specific instrumentation (PSI) guides, computer-navigation (C- NAV), and mixed reality navigation (MR-NAV). Twenty shoulder computer tomography scans exhibiting glenohumeral arthritis or rotator cuff tear arthropathy were preoperatively planned for reverse shoulder arthroplasty. Quadruplicate models of each glenoid were plastic 3D printed and were used to randomly assess four guide pin insertion techniques by a fellowship trained surgeon as follows: (1) TSP, (2) PSI guides, (3) C-NAV, and (4) MR-NAV. Following guide pin placement, the absolute error in guide pin position and orientation relative to the preoperative plan was measured using a digitization system. Similar inclination (P>0.066) and version (P>0.515) accuracy occurred between PSI, C-NAV, and MR-NAV techniques. Furthermore, all three methods exhibited significantly less error in guide pin inclination compared to TSP (P<0.025). Greater version error was also observed with TSP (4±3°) but was not significantly greater than the other techniques (P>0.063). The error in guide pin entry point was similar between all four methods utilized (P>0.086). This study showed that the accuracy of PSI, C-NAV, and MR-NAV are superior to TSP for glenoid pin insertion in-vitro. Further investigation is needed to validate the accuracy of all guide pin insertion techniques in-vivo.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».