Novel Surgical Reconstruction Using a 3D Printed Cement Mold Following Resection of a Rare Case of Proximal Ulna Osteosarcoma: A Case Report and Description of the Surgical Technique
Notice bibliographique
Résumé
Osteosarcoma is one of the most common primary bone malignancies, typically occurring around the knee. However, the forearm is a rare site, with tumors in the proximal ulna being extremely uncommon. Primary sarcoma in this location presents a surgical challenge due to the complex anatomy and limited reconstructive options. We report a rare case of a 19-year-old female with non-metastatic, high-grade giant cell-rich osteosarcoma involving the right proximal ulna. To our knowledge, this is only the second reported adult case of this histological subtype in this location. The patient was treated at a specialized oncology center with neoadjuvant and adjuvant chemotherapy, along with wide intra-articular resection for local tumor control. Reconstruction was achieved using a novel, customized 3D-printed articulating cement spacer mold with plate osteosynthesis. Artificial elbow ligamentous reconstruction was performed using FiberTape and FiberWire sutures passed through drill holes, and the triceps tendon was reattached to the cement mold using an endobutton. This cost-effective and personalized surgical approach allowed successful joint reconstruction while maintaining elbow stability and function. Our case highlights a feasible reconstructive option for rare and anatomically challenging osteosarcoma presentations, contributing to the limited literature on proximal ulna giant cell-rich osteosarcoma.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».