Superior glenoid inclination in shoulder arthroplasty: a comparison of standard to superiorly augmented glenoid implants
Notice bibliographique
Résumé
The success of anatomic total shoulder arthroplasty depends on glenoid component stability, with loosening responsible for nearly half of revision surgeries. Superior glenoid inclination exacerbates component loosening by promoting unbalanced loading by the humeral head. This study investigates a novel superiorly augmented glenoid component designed to correct excessive superior inclination. We hypothesized that increasing augmentation would limit superior humeral head migration and asymmetric loading, thereby increasing compressive rather than tensile stresses at the implant–bone interface. Finite element models of 8 scapulae with glenohumeral osteoarthritis were fitted with a standard 4-peg component and 3 superiorly augmented components (5°, 10°, and 15° augment angles). Loads angled 25° inferiorly to 25° superiorly were applied. Outcomes included superior–inferior humeral head position and implant–bone interface stresses. For every 5° increase in augmentation, the humeral head translated inferiorly by 0.4 ± 0.1 mm for the 15° native inclination group, 0.3 ± 0.1 mm for 10°, and 0.2 ± 0.1 mm for 5°. Translations ranged between 0.2 mm and 1.0 mm, consistent with previous findings. The humeral head position in the fully corrected state differed significantly from uncorrected states in each native inclination group ( P < .01). The percentage of implant–bone interface area in compression increased by 4.3 ± 0.6% per 5° correction for the 15° native inclination group, 2.6 ± 0.6% for 10°, and 1.8 ± 1.9% for 5°. Superior augmentation restored humeral head centralization and increased the proportion of the implant–bone interface in compression, decreasing liftoff potential and reducing mechanical risk factors for loosening in patients with excessive superior inclination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».