An intraoperative load sensor did not improve the early postoperative results of posterior‐stabilized TKA for osteoarthritis with varus deformities
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In the present study, the early results of sensor-assisted versus manually balanced posterior-stabilized total knee arthroplasty (TKA) for osteoarthritis with varus deformities were prospectively compared. METHODS: Fifty patients undergoing sensor-assisted TKA (group S) and 50 patients receiving manually balanced TKA (group M) were prospectively compared. The groups did not differ in terms of demographics, preoperative clinical status, or severity of deformity. The knee and function scores (KS and FS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and range of motion (ROM) were evaluated clinically. The mechanical axes and positions of components were assessed radiographically. In sensor-assisted TKA, the medial and lateral compartment loads were compared based on the patellar positions of inversion and eversion. RESULTS: There was no between-group difference in the postoperative KS or FS (n.s., respectively). The average postoperative WOMAC score was 17.0 in group S and 18.0 in group M (n.s.). The ROM was 131.2° in group S and 130.8° in group M (n.s.). Neither the postoperative alignment of the mechanical axis nor the component positioning differed between the groups (n.s.). In sensor-assisted TKA, the difference between the medial and lateral compartment loads was less than 15 lbs (6.8 kg) in each knee. The lateral compartment load increased after patellar eversion (p < 0.001). CONCLUSION: There are concerns about the cost-benefit ratio of the intraoperative load sensor, despite its advantage of more precisely assessing ligament balance without patellar eversion, which resulted in a smaller lateral gap. A long-term follow-up study with a large cohort is required. LEVEL OF EVIDENCE: II.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».