Continental and demographic analysis of preoperative measurements in shoulder arthroplasty from a large-scale dataset using Materialise software for surgical planning
Notice bibliographique
Résumé
Background: Preoperative planning software is increasingly used in shoulder arthroplasty to optimize implant placement. This study aims to describe the methods used in Materialise's planning software for critical measurement parameters to provide a benchmark for cases planned using Materialise software, and to analyze the demographics and characteristics of patients undergoing reverse shoulder arthroplasty (rTSA) and anatomic total shoulder arthroplasty (aTSA) across different continents and sexes. Methods: A dataset of 11,509 surgeon-approved planning cases (2018-2023) from the TRUMATCH Personalized Solutions Shoulder System was analyzed. The software automatically generates three-dimensional models from computed tomography scans and measures glenoid version, inclination, humeral subluxation, glenoid vault loss, and maximum erosion depth. A univariate statistical analysis, including Mann-Whitney U test and Kruskal-Wallis H test with Bonferroni correction, was conducted to evaluate differences across surgery types (rTSA vs. aTSA), sex, and continents (North America, Europe, Oceania). Results: The population had an average age of 69.9 years, with 65.7% undergoing rTSA and 34.3% undergoing aTSA. Significant differences were observed between rTSA and aTSA patients in terms of age, version angle, inclination angle, erosion depth, and humeral head diameter. Females accounted for 53.1% of the dataset and were generally older, with less retroversion and subluxation compared to males. Regionally, 61% of procedures were performed in North America, 25% in Europe, and 14% in Oceania. rTSA was more common than aTSA across all continents, with the highest proportion found in Europe (86%). Significant continental differences were noted in age, version angle, subluxation, and humeral head diameter. Conclusion: This study provides a comprehensive methodology for preoperative measurements using Materialise software and highlights significant demographic and continental differences in shoulder arthroplasty parameters. These findings underscore the need for standardized measurement methods and suggest that continental and sex-specific factors influence the choice between rTSA and aTSA. Future research should focus on correlating surgical plans with outcomes to optimize treatment strategies tailored to individual patient needs.
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 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) | 0,000 | 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 ».