El algoritmo propuesto tuvo una excelente confiabilidad inter e intraobservador tanto en la clasificación de pacientes como en la predicción del cambio de inclinación pélvica.
A patient-specific algorithm for predicting the standing sagittal pelvic tilt one year after total hip arthroplasty | Bone & Joint (boneandjoint.org.uk)
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Introducción
La inclinación anormal de la pelvis espinal preoperatoria en el plano sagital está estrechamente relacionada con la tasa de complicaciones, como pinzamiento, dislocación y desgaste de polietileno, después de una artroplastia total de cadera (ATC).1,2 Existen varios métodos para estratificar los riesgos de estas complicaciones y métodos cuantitativos. Recientemente se han informado algoritmos para determinar la orientación óptima del componente acetabular basándose en la inclinación pélvica.3-9 Como componente crítico de estos métodos, la inclinación pélvica en bipedestación pre y postoperatoria varía considerablemente.1,10-12 Una variación de 5 ° en la inclinación pélvica posoperatoria puede provocar alteraciones significativas en el tamaño de la zona segura específica del paciente de la orientación del componente acetabular.6,8,13
Aunque se ha informado que el cambio medio en la inclinación pélvica después de la ATC es pequeño, el cambio específico del paciente puede ser considerablemente mayor.11,12,14-16 Pour et al17 informaron un cambio en la inclinación pélvica de > 10° después de la ATC en 34 (14,4%) de 237 THA primarias. Ishida et al11 encontraron que los pacientes con postura severamente anormal tenían un gran cambio en la inclinación de la pelvis postoperatoriamente.11 Sin embargo, hasta donde sabemos, no se han informado métodos específicos de cada paciente para predecir la inclinación de la pelvis en bipedestación postoperatoria.
Para abordar este problema, la hipótesis de este estudio fue que mejorarían la mala alineación sagital general y la hiperextensión espinal, indicada por el eje vertical sagital (SVA), y la incidencia pélvica y el desajuste de la lordosis lumbar (PI-LL), respectivamente. a los rangos normales después de la THA. El objetivo era desarrollar un algoritmo que pudiera predecir el cambio en la inclinación de la pelvis en bipedestación postoperatoriamente.18 La SVA es una medición general del equilibrio sagital de la plomada C7 con un rango de referencia bien establecido. Los desajustes de PI-LL y LL-TK se utilizan como herramientas para analizar los mecanismos de compensación locales de la rotación de la cadera y la pelvis, la columna lumbar y las curvas de la columna torácica. Los pacientes se clasificaron en cinco tipos según las distintas características de reequilibrio sagital después de la ATC (Figura 1).
The proposed algorithm had excellent inter- and intraobserver reliability in both the classification of patients and the prediction of the change of pelvic tilt.#HipPreservation #Arthroplasty #BJJ @haotang68217744https://t.co/q9Vj2FNy0E pic.twitter.com/Y6oyOEXKRT
— The Bone & Joint Journal (@BoneJointJ) January 15, 2024
El objetivo de este estudio fue evaluar la confiabilidad y validez de un algoritmo específico para cada paciente que desarrollamos para predecir cambios en la inclinación sagital de la pelvis después de una artroplastia total de cadera (ATC).
Conclusión
Descubrimos que el algoritmo propuesto era confiable y válido para predecir la inclinación pélvica en bipedestación después de la ATC.
Llevar el mensaje a casa
Las posturas espinal y pélvica de pie después de una artroplastia total de cadera (ATC) se pueden predecir basándose en un nuevo algoritmo específico del paciente.
Esto puede mejorar la precisión de la planificación preoperatoria de la orientación funcional del componente acetabular después de la ATC.
La clasificación también puede ayudar con la planificación quirúrgica cuantitativa para los pacientes que tienen una deformidad grave combinada de cadera y columna.
Tang H, Guo S, Ma Z, Wang S, Zhou Y. A patient-specific algorithm for predicting the standing sagittal pelvic tilt one year after total hip arthroplasty. Bone Joint J. 2024 Jan 1;106-B(1):19-27. doi: 10.1302/0301-620X.106B1.BJJ-2023-0640.R1. PMID: 38160697.
© 2024 Tang et al.
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