Modelos de impressão tridimensional aumentam a concordância entre especialistas para classificação e tratamento das fraturas da região proximal do úmero

Abstract

Objetivo: Avaliar a concordância entre especialistas para classificação e tratamento das fraturas da região proximal do úmero (FRPU) comparando modelos de impressão 3D e tomografias computadorizadas (TC) do ombro. Método: Ut i l i z amo s 7 5 e x ame s d e tomografias computadorizadas de FRPU para impressão de respectivos modelos tridimensionais. Em seguida, apresentamos os exames para dois cirurgiões de ombro e dois especialistas em diagnóstico por imagem musculoesquelética para que as classificassem segundo as propostas de Charles Neer 1970 e do grupo AO/OTA (Arbeit Gemeinschaft für Osteosynthesefragen). Também solicitamos aos cirurgiões que propusessem um tratamento para cada uma das fraturas. Os resultados obtidos foram confrontados e analisados estatisticamente para interpretação das concordâncias interobservadores. Resultados: As concordâncias das classificações para as FRPU, utilizando-se modelos de impressão 3D entre os 4 especialistas, mostraram-se moderadas (k global = 0,470 e 0,544, respectivamente para AO/OTA e Neer), entretanto maiores do que quando comparadas às tomografias (k global = 0,436 e 0,464, respectivamente para AO/OTA e Neer). Entre os dois cirurgiões de ombro as concordâncias mostraram-se substanciais, sendo que na classificação AO/OTA, utilizando-se modelos de impressão 3D, foi maior (k=0,700) do que com a TC (k =0,631). De forma similar na classificação Neer, a concordância com modelos 3D foi maior (k=0,784) do que com TC (k =0,620). As concordâncias das classificações para as FRPU entre os dois especialistas em diagnóstico por imagem foram moderadas. Na classificação AO/OTA, utilizando-se tomografias foi maior (k=0,532) do que a com modelos 3D (k =0,443). Já na classificação de Neer, as concordâncias mostraram-se similares tanto para modelos de impressão 3D (k=0,478) como para as de TC (k =0,421). A concordância no tratamento das FRPU pelos 2 cirurgiões foi maior nas duas classificações utilizando-se os modelos de impressão 3D. Na classificação AO/OTA, a concordância com modelos 3D foi de k=0,818 (quase perfeita), enquanto que com a TC foi de k =0,537 (moderada). Já para a classificação de Neer, a concordância da indicação de tratamento com modelos 3D foi de k=0,727, e com TC de k =0,651 (ambas substanciais). Conclusões: Para os cirurgiões de ombro, o uso de modelos de impressão 3D melhoraram não somente a concordância diagnóstica, mas principalmente a proposta terapêutica para as FRPU, quando comparados com o uso de tomografias, utilizando-se as classificações AO/OTA e Neer. Para médicos especialistas em diagnóstico por imagem, o uso de modelos de impressão 3D apresentou a concordância diagnóstica semelhante para as FRPU quando comparadas com o uso de tomografias, utilizando-se as classificações AO/OTA e Neer.

Background: Proximal humerus fractures (PHF) are frequent, however, several studies show low inter-rater agreement in the diagnosis and treatment of these injuries. Differences are usually related to the experience of the evaluators and/or the diagnostic methods used. This study was designed to investigate the hypothesis that shoulder surgeons and diagnostic imaging specialists using 3D printing models and shoulder CT scans in assessing proximal humerus fractures. Methods: We obtained 75 tomographic exams of PHF to print three-dimensional models. After, two shoulder surgeons and two specialists in musculoskeletal imaging diagnostics analyzed CT scans and 3D models according to the Neer and AO/OTA group classification and suggested a treatment recommendation for each fracture based on the two diagnostic methods. Results: The classification agreement for PHF using 3D printing models among the 4 specialists was moderate (global k = 0.470 and 0.544, respectively for AO/OTA and Neer classification) and higher than the CT classification agreement (global k = 0.436 and 0.464, respectively for AO/OTA and Neer). The inter-rater agreement between the two shoulder surgeons were substantial. For the AO/OTA classification, the inter-rater agreement using 3D printing models was higher (k = 0.700) than observed for CT (k = 0.631). For Neer classification, inter-rater agreement with 3D models was similarly higher (k = 0.784) than CT images (k = 0.620). On the other hand, the inter-rater agreement between the two specialists in diagnostic imaging was moderate. In the AO/OTA classification, the agreement using CT was higher (k = 0.532) than using 3D printing models (k = 0.443), while for Neer classification, the agreement was similar for both 3D models (k = 0.478) and CT images (k = 0.421). Finally, the inter-rater agreement in the treatment of PHF by the 2 surgeons was higher for both classifications using 3D printing models (AO/OTA—k = 0.818 for 3D models and k = 0.537 for CT images). For Neer classification, we saw k = 0.727 for 3D printing models and k = 0.651 for CT images. Conclusion: The insights from this diagnostic pilot study imply that for shoulder surgeons, 3D printing models improved the diagnostic agreement, especially the treatment indication for PHF compared to CT for both AO/OTA