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Réflexion sur une nouvelle méthode d’assistance opératoire à l’implantation glénoïdienne d’une prothèse d’épaule. Partie 1 : modélisation statistique d’une glène normale pré-morbide - 31/03/19

Thoughts on a new surgical assistance method for implanting the glenoid component during total shoulder arthroplasty. Part 1: Statistical modeling of the native premorbid glenoid

Doi : 10.1016/j.rcot.2019.01.006 
Julien Berhouet a, , b, c , Luc Favard a, c, David Boas b, Théo Voisin b, Mohamed Slimane b
a Service d’orthopédie traumatologie, faculté de médecine de Tours, université François Rabelais de Tours, CHRU Trousseau, 1C avenue de la République, 37170 Chambray-lès-Tours, France 
b Laboratoire d’Informatique EA6300, équipe reconnaissance de forme et analyse de l’image, université François Rabelais de Tours – école d’ingénieurs polytechnique universitaire de Tours, 64, avenue Portalis, 37200 Tours, France 
c Société d’orthopédie de l’ouest (SOO)/HUGORTHO, 18, rue de Bellinière, 49800 Trélazé, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Introduction

L’objectif de l’étude était d’identifier des points de la scapula à partir desquels une prédiction de l’anatomie glénoïdienne pré-morbide normale pouvait être obtenue.

Matériels et méthodes

Quarante-trois scapulae normales reconstruites en 3D et positionnées dans un référentiel commun ont été utilisées. Vingt points répartis entre l’écaille de la scapula, partie considérée comme normale dans le temps et servant de référence, et la glène, partie considérée comme pathologique et à reconstruire, ont été relevés manuellement. Treize distances (X) entre 2 points ne se trouvant pas sur la glène, et 31 distances (Y) entre 2 points dont au moins un point était localisé sur la glène, ont ensuite été calculées automatiquement. Une méthode statistique de régression linéaire multiple a alors été appliquée, avec pour objectif de calculer les distances Y à partir des distances X, et de ne retenir que les 4 meilleures équations selon leur coefficient de détermination (R2) pouvant expliquer un point de la glène à reconstituer (p<0,05). La modélisation glénoïdienne a été faite avec pour première hypothèse que la totalité de la glène était détruite. Elle a ensuite été conduite avec pour seconde hypothèse que la glène était usée uniquement dans sa partie inférieure.

Résultats

En cas de glène totalement détruite, l’erreur moyenne pour une distance choisie pour un point donné de la glène a été calculée à 2,4mm (4.e-3mm ; 12,5mm). En cas destruction partielle, l’erreur moyenne était de 1,7mm (4.e-3mm ; 6,5mm) pour la même distance évaluée pour un point donné de la glène.

Discussion – conclusion

Le modèle statistique proposé a permis de prédire l’anatomie pré-morbide de la glène avec un niveau de précision acceptable. Cette information nouvelle pour le chirurgien pourrait être utilisée lors de la planification préopératoire et en peropératoire, via un nouveau support d’assistance chirurgicale.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Glène pré-morbide, Régression linéaire multiple, Prédiction statistique, Assistance opératoire, Prothèse d’épaule


Plan


 Ne pas utiliser, pour citation, la référence française de cet article, mais celle de l’article original paru dans Orthopaedics &Traumatology: Surgery & Research, en utilisant le DOI ci-dessus.
☆☆ Article issu de la Société d’orthopédie de l’ouest (SOO), congrès de Tours 2017.


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Vol 105 - N° 2

P. 122-128 - avril 2019 Retour au numéro
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