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Enregistrement W4417435567 · doi:10.1016/j.sart.2025.151535

Choice of glenoid inclination correction method affects reverse shoulder arthroplasty baseplate loading

2025· article· en· W4417435567 sur OpenAlexafffund
Emiko R. Hourston, Kaitlyn B. Kuchinka, Jaylan I. Hamad, George S. Athwal, Joshua W. Giles

Notice bibliographique

RevueSeminars in Arthroplasty JSES · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensHand and Upper Limb ClinicWestern UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésArthroplastyBiomechanicsPopulationCadaveric spasmParametric statisticsShoulder ProsthesisShoulder jointKinematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background When performing total shoulder arthroplasty, referencing the entire glenoid en face orientation to determine an inclination correction, termed here the “Total Shoulder Correction Angle” (TSCA), has proven helpful in positioning the anatomic glenoid implant. This method has also been used for reverse total shoulder arthroplasty (rTSA) baseplate positioning, leading to an unintended superior baseplate inclination. Thus, an rTSA-specific measurement using only the inferior glenoid, termed here the “Reverse Shoulder Correction Angle” (RSCA), was proposed to determine the required inclination. Still, it is unknown if using this correction angle has any appreciable impact on baseplate loading. Thus, the purpose of this basic science study was to compare shoulder biomechanics when baseplates are placed using the TSCA or RSCA method and to identify relationships between these biomechanical effects and variations in scapular anatomy. Methods This study used a previously published modeling workflow that combined statistical shape model, musculoskeletal, and predictive modeling. Thirty scapular morphologies were generated using Latin Hypercube Sampling of the statistical shape model to yield a cohort that replicated normal variations in the population anatomy. A validated musculoskeletal model was modified using each generated morphology, and two virtual surgeries were performed on each model to place the rTSA baseplates: (1) using the TSCA and (2) using the RSCA. Each model underwent muscle-driven predictive simulation of a lateral-reaching task. Joint reaction force (JRF, in % bodyweight) and compression-to-shear force ratio time-series data were statistically tested using statistical parametric mapping paired t -tests. Results Significant differences ( P ≤ .047) were identified in the JRF between the TSCA and RSCA methods. The TSCA method resulted in significantly higher JRFs ( P < .001) across the first 70% of motion because of large superior baseplate shear, with mean load differences in both forces of up to 25% bodyweight in the first 5% of motion. Using the RSCA method resulted in significantly higher JRFs in the last 20% of motion because of high shear and compressive forces, but its compression-to-shear force ratio remained significantly higher than the TSCA. Conclusion The results of this study demonstrate that using the RSCA, rather than the TSCA, to assist with rTSA baseplate positioning results in significantly less challenging loads for baseplate fixation across a motion, thus reducing the likelihood of early baseplate loosening.

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)0,005
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,333 · 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'admission2
Résumé présentoui

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