Comparing the Efficacy of Radiation Free Machine-Vision Image-Guided Surgery With Traditional 2-Dimensional Fluoroscopy: : A Randomized, Single-Center Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Three-dimensional (3D) computer-assisted navigation (CAN) has emerged as a potential alternative to 2-dimensional (2D) fluoroscopy in the surgical placement of spinal instrumentation. Recently, 3D-CAN systems have improved significantly in their ability to provide real-time anatomical referencing while shortening the registration and set-up time. A novel system in navigation, Machine-Vision Image-Guided Surgery (MvIGS; 7D Surgical, Toronto, Canada) was cleared by the US Food and Drug Administration, but its potential benefits in reducing intra-operative radiation exposure to patients and enhancing surgical accuracy of pedicle screw placement are not fully known. Purpose: We sought to conduct a prospective, randomized, clinical study comparing the 3D-MvIGS spinal navigation system and 2D-fluoroscopy for pedicle screw insertion up to 3 levels (T10-S1) and for various measures of surgical efficacy. Methods: Sixty-two eligible patients were randomized to receive spine surgery using either the 3D-MvIGS group or the conventional 2D-fluoroscopy for pedicle screw fixation for the treatment of spinal stenosis and degenerative spondylolisthesis. Intra-operative parameters and procedure-related unintended protocol violations were recorded. Results: Operative time and estimated blood loss were not significantly different between groups. Radiation time and exposure to patients were significantly reduced in the 3D-MvIGS group. There was no difference between groups in pedicle screw placement accuracy (2D-fluoroscopy group, 96.6%; 3D-MvIGS group, 94.2%). There were no major complications or cases that required revision surgery. Conclusion: The 3D-MvIGS navigation system performed comparably with 2D-fluoroscopy in terms of pedicle screw placement accuracy and operative time. The 3D-MvIGS showed a significant reduction in radiation exposure to patients. In more complex cases or larger cohorts, the true value of greater anatomical visualization can be elucidated.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».