Computer-assisted Total Knee Arthroplasty After Prior Femoral Fracture Without Hardware Removal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a consecutive series of patients who underwent total knee arthroplasty (TKA) after prior distal femoral fracture without hardware removal. The purpose of this study was to determine the effectiveness of computer-assisted TKA in patients with posttraumatic arthritis, specifically those with retained hardware after prior distal femoral fracture. The study group included a consecutive series of 16 patients who had developed posttraumatic knee arthritis after a distal femoral fracture with retention of hardware (group A). Patients in the study group were matched with patients who had undergone a computer-assisted TKA using the same implant and software (group B). The indication for TKA in all group B patients was atraumatic arthritis, and surgery was performed during the same period as that in the study group. Patients were matched for age, sex, preoperative range of motion, preoperative severity of arthritis, type and grade of deformity, and implant features. No statistically significant differences existed between the 2 study groups in terms of operative time, duration of hospital stay, or intra- and postoperative complications. At last follow-up, no statistically significant differences existed in Knee Society Scores and Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index scores. Implant alignment and radiological parameters were similar in both groups. This study demonstrated that posttraumatic knee arthritis after prior distal femoral fracture can be safely managed using a computer-assisted TKA without hardware removal. Comparison between the study group and a matched group with atraumatic arthritis showed similar postoperative results and complication rates.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle