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Enregistrement W4412463226 · doi:10.1055/s-0045-1810279

3DP Acetabular PSG for Cup Placement in THR

2025· article· en· W4412463226 sur OpenAlexaff
J. Brajkovich, M Karlin

Notice bibliographique

RevueVeterinary and Comparative Orthopaedics and Traumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensCollege of New Caledonia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcetabulumOrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this case series, patient-specific guides (PSG) based on 3D reconstruction and printed PSG were designed to assist in locating the optimal placement for an acetabular cup in THR. The study aims to determine whether PSG can help orientate an ideal acetabulum in anatomical deranged acetabula during THR. We hypothesize that implementing 3D preoperative plans using PSG will most accurately approximate the acetabulum for acetabular cup implantation. The pelvises of four patients were imaged and reconstructed with computed tomography (CT). The angle of lateral opening (ALO), angle of inclination and version were calculated by means of computer-aided (CAD) image analysis. PSG was 3D printed matching the acetabular orientation preoperatively planned and used to direct acetabular reaming tools. Acetabular cup alignment and implantation were performed with PSG. The coefficient of variation was measured by comparing the pre-and postoperative values measured from CT. Preoperatively planned cup orientation closely measured final cup placement. In this study, 3D-printed acetabular PSG has shown promising results in precisely matching the surface and the unique anatomy of the distorted acetabula. Without the use of hip positioning guides set at reference values for ALO and version angles, we concluded that using the guides produced from the patient’s specific anatomy, provided the optimal result for maintaining the rotation centre within the acetabulum. While PSG offers advantages in accurately recreating hip anatomy and optimizing implant placement, challenges such as the learning curve and increased costs must be considered. Publication History Article published online: 15 July 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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