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Enregistrement W2785776733 · doi:10.1055/s-0038-1632378

Kinematically Aligned Total Knee Arthroplasty or Mechanically Aligned Total Knee Arthroplasty

2018· review· en· W2785776733 sur OpenAlexaboutno aff
Juned Ansari, Hemant Pandit, Tsuneari Takahashi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Knee Surgery · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWOMACOxford knee scoreRandomized controlled trialArthroplastyRange of motionTotal knee arthroplastyOsteoarthritisProsthesisOdds ratioImplantKnee JointPhysical therapySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Kinematically aligned total knee arthroplasty (KATKA) was developed to more anatomically align the knee prosthesis to restore the native alignment of the knee and promote physiological kinematics. Even though there are concerns with implant survival, and follow-up at 10 years or more after KATKA has not been reported, there is a negligible incidence of failure of a tibial component at 2 to 9 years. Early clinical results with this technique are encouraging and demonstrate better functional outcomes compared with mechanically aligned TKA (MATKA). The purpose of this study is to perform a systematic review and meta-analysis of the literature to determine whether there are any clinical differences between KATKA and MATKA. The authors conducted a systematic review of the English literature. Five randomized controlled trials (RCTs) which compared clinical outcomes of KATKA and MATKA were finally included. Four RCTs used patient-specific instrument, and one RCT used navigation. Data were extracted and meta-analysis was conducted. KATKA patients had better outcomes: Mean difference between KATKA and MATKA and p-value are presented in brackets after each variable: the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) (–12.5; p < 0.0001), Oxford Knee Score (OKS) (2.3; p = 0.030), combined Knee Society Score (C-KSS) (13.1; p < 0.0001), Knee Function Score (KFS) (6.4; p = 0.0070), and postoperative range of motion (ROM) (4.1°; p = 0.0010). There was no significant difference concerning the complication rates which needed reoperations or revision surgery (odds ratio, 1.01; p = 0.99). KATKA components had a more femoral valgus (–1.8°; p < 0.0001), more tibial varus (1.2°; p = 0.0001), and more tibial slope (1.2°; p = 0.0001), all being statistically significantly different. Better clinical outcomes were obtained in KATKA and component placement in KATKA is significantly different from that in MATKA. There was no increase of patients with poor clinical results due to implant position especially for varus placement of tibial component. This systematic review of five RCTs suggests that KATKA is of potential alternative method to MATKA since the risk of revision for tibial loosening is negligible compared with MATKA for the same follow-up period.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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