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Enregistrement W4417196664 · doi:10.1503/cjs.013224

Effect of digital navigation during anterior-approach total hip arthroplasty on patient outcomes

2025· article· en· W4417196664 sur OpenAlexaffvenue
Manjot Birk, Panayiotis D. Megaloikonomos, Bryan J. Heard, Teresa T. Nguyen, Rajrishi Sharma

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTotal hip arthroplastyReduction (mathematics)FluoroscopyNavigation systemLearning curveTotal hip replacement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Fluoroscopic guidance is a well-established technique in anterior-approach total hip arthroplasty (AA-THA) to enhance appropriate implant size and positioning, and to address potential complications, such as leg-length discrepancy (LLD). The primary objective of this study was to assess whether the implementation of a noninvasive fluoroscopy-assisted digital-navigation software improved the accuracy of postoperative leg length in AA-THA. Methods: We conducted a retrospective cohort study involving patients who were identified from the prospectively collected patient-level provincial administrative data repositories. We extracted outcome data and measured leg lengths on postoperative radiographs. Results: A total of 435 patients were identified. After exclusion, 400 patients were included in the study, with 247 in the navigation-software cohort. There was no significant difference between the groups with respect to demographic data. In the navigation-software cohort, we found no significant difference between the achieved LLD and zero LLD, whereas we found a significant difference in the fluoroscopy-only cohort (p < 0.001). The navigation-software cohort required more fluoroscopy time and significantly reduced case time. Conclusion: The use of navigation software in AA-THA is safe and effective to achieve more accurate postoperative leg length. Despite the increase in fluoroscopic time, there was a small but statistically significant reduction in operative time. The value of such technology would be expected to substantially increase if used during the learning curve when introducing AA-THA to contemporary practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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