A lateral approach defect closure technique with deep fascia flap for valgus knee TKA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Routinely, we use a midline skin incision and lateral parapatellar approach of the knee to perform valgus knee TKA (total knee arthroplasty). It is generally very difficult to close the lateral capsular defect after valgus knee TKA, especially for severe valgus and flexion knee deformity. METHODS: We describe a new surgical technique to close the lateral capsular defect with a deep fascia flap. From 2009 to 2012, we used the new technique to close lateral capsular defects for nine valgus TKA in eight patients. The wound healing, infection, range of motion, and postoperative X-ray Laurien view were evaluated. RESULTS: According to follow-up, we found that this technique can reduce the risk of intra- and postoperative complications (exposure of knee prosthesis, larger subcutaneous hematoma, poor wound healing, and higher risk of infection) and improve clinical outcome of total knee replacement (good range of motion and patellar tracking). There is no need for lateral parapatellar capsule Z-plasty during incision or filling the distal capsular defect with fat pad or composite meniscal-capsular-fat pad. CONCLUSION: Closing lateral capsular defect with a deep fascia flap for valgus knee TKA through a lateral parapatellar approach is a new and effective surgical technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».