App-unterstützte Auswertung von azetabulären Defekten: Komplexe Probleme einfach erkennen

Fragestellung Die operative Versorgung von hochgradigen azetabulären Defekten stellt eine der größten Herausforderungen im Gebiet der Hüftrevisionsendoprothetik dar. Um eine suffiziente und erfolgreiche chirurgische Versorgung zu gewährleisten, ist eine strukturierte Analyse des Defektes essentiell. Das Ziel der vorgestellten Acetabular Defect Classification (ADC) - App ist eine intuitive, verlässliche und reproduzierbare Möglichkeit zur Einschätzung komplexer Defektsituationen.

Methodik Für diese Publikation wurde eine iOS-basierte App zur Auswertung von azetabulären Defekten erstellt. Hierbei entscheidet der Nutzer abhängig von farblich markierten Beispielbildern. Die App errechnet anschließend den Schädigungsgrad. Die ADC-App basiert auf der Integrität des azetabulären Rahmens und der stützenden Strukturen. Sie besteht aus 4 Haupttypen in aufsteigendem Schweregrad. Diese sind weiter unterteilt in Subtypen von A-C, welche die exakte Lokalisation definieren.

Die vorliegende Studie enthält retrospektiv gesammelte Röntgenbilder von 253 Patienten, welche eine azetabuläre Revision erhielten. Nach Ausschluss wurden 80 der verbleibenden 211 bildgebenden Befunde randomisiert und durch 3 erfahrene orthopädische Operateure ohne App sowie 3 Medizinstudenten mit Hilfe der ADC-App klassifiziert. Verglichen wurden Inter- und Intrarater-Reliabilität zwischen den beiden Gruppen.

Ergebnisse und Schlussfolgerung In der Operateursgruppe zeigte sich eine Interrater-Reliabilität mit einem k-Wert von 0.72 und eine Infrarater-Reliabilität mit einem k-Wert von 0.83. In der Studentengruppe zeigte sich eine Interrater-Reliabilität mit einem k-Wert von 0.61 und eine Infrarater-Reliabilität 0.68.

Dies stellt, trotz einem zu erwartenden signifikanten Unterschied (p < 0.01) zwischen den beiden Gruppen, in beiden Fällen eine substantielle Übereinstimmung nach der Skala von Landis & Koch dar.

In der Befragung der Auswertenden konnte ein positives Ergebnis evaluiert werden. Besonders hervorgehoben wurde hierbei die Benutzerfreundlichkeit und das strukturierte Vorgehen zur Untergliederung eines komplexen Befundes.

Die App-unterstützte Auswertung von azetabulären Defektsituationen präsentiert sich als vielversprechender, innovativer Schritt zu einem benutzerfreundlicheren Einstieg in die Thematik der azetabulären Revision. Es macht die Erkennung und Auswertung von komplexen Defektsituationen zugänglicher, sodass vor allem Operateure mit einem geringen Erfahrungsschatz profitieren könnten.

Stichwörter App, Klassifikation, Azetabulär, Endoprothetik, Hüftrevisionsendoprothetik, Digitalisierung

Publication History

Article published online:
15 October 2020