Imageless optical navigation system is clinically valid for total knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Achieving optimal implant position and orientation during total knee arthroplasty (TKA) is a pivotal factor in long-term survival. Computer-assisted navigation (CAN) has been recognized as a trusted technology that improves the accuracy and consistency of femoral and tibial bone cuts. Imageless CAN offers advantages over image-based CAN by reducing cost, radiation exposure, and time. The purpose of this study was to evaluate the accuracy of an imageless optical navigation system for TKA in a clinical setting. Forty-two consecutive patients who underwent primary TKA with CAN were retrospectively reviewed. Femoral and tibial component coronal alignment was assessed via post-operative radiographs by two independent reviewers and compared against coronal alignment angles from the CAN. The primary outcome was the mean absolute difference of femoral and tibial varus/valgus angles between radiograph and intra-operative device measurements. Bland-Altman plots were used to assess agreement between the methods and statistically analyze potential systematic bias. The mean absolute differences between navigation-guided cut measurements and post-operative radiographs were 1.16 ± 1.03° and 1.76 ± 1.38° for femoral and tibial alignment respectively. About 88% of coronal measurements were within ±3°, while 99% were within ±5°. Bland-Altman analysis demonstrated a bias between CAN and radiographic measurements with CAN values averaging 0.52° (95% CI: 0.11°–0.93°) less than their paired radiographic measurements. This study demonstrated the ability of an optical imageless navigation system to measure, on average, femoral and tibial coronal cuts to within 2.0° of post-operative radiographic measurements in a clinical setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».