The effect of leg length discrepancy on clinical outcome after TKA and identification of possible risk factors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study was investigated on the leg length discrepancy (LLD) after computer-assisted total knee arthroplasty (TKA), and its effects on the post-operative function and patient satisfaction. It is hypothesized that LLD after computer-assisted TKA would affect the clinical outcomes for knee scores. METHODS: A total of 148 cases were analysed retrospectively with a minimum of 2 years of follow-up. Eighty-one knees involved a <15-mm LLD, and 67 knees involved more than a 15-mm LLD. The radiographic outcomes, clinical outcomes, patients' satisfaction, and perception of LLD were also evaluated. RESULTS: There was a significant difference in the Knee Society function score and the score for the difficulty with ascending the stairs in the Western Ontario and McMaster Universities score between the groups. There was a statistically significant difference between the two groups in the results of their perception questionnaires, but no difference in the results of their satisfaction questionnaires. The odds ratio for the risk of post-operative LLD increased with the increased pre-operative LLD and the unilateral TKA. CONCLUSIONS: In conclusion, the functional outcomes of more than 15-mm post-operative LLD after computer-assisted TKA were lower than those of the <15-mm LLD. Thus, the reduced post-operative LLD should be considered to improve the functional outcomes of primary TKA. A careful treatment plan for degenerative arthritis should be considered and discussed with patients, especially in unilateral TKAs. LEVEL OF EVIDENCE: IV.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».