The Effects of Resection Technique on Implant Migration in Single Radius Posterior-Stabilized Total Knee Replacement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of the present study was to measure the effects of gap balancing and resection techniques on migration of a single total knee replacement implant design. A total of 23 patients (24 knees) were recruited on referral to either a surgeon performing gap balancing or a surgeon performing measured resection and followed prospectively. All patients received a fixed bearing, posterior stabilized total knee replacement implant of a single radius femoral component design with cement fixation, and all aspects of care outside of resection technique were identical. Patients underwent radiostereometric analysis (RSA) at 2 weeks (baseline), 6 weeks, 3 months, 6 months, 1 year, and 2 years. Migration of the tibial and femoral components was compared between groups. Tibial component migration was greater at 2 years in the gap balancing group (mean difference = 0.336 mm, p = 0.036), but there was no difference at 1 year. One measured resection and three gap balancing tibial components demonstrated continuous migration > 0.2 mm between years 1 and 2. There was no difference in femoral component migration. Small differences in tibial component migration were found between the gap balancing and measured resection techniques. However, comparing the migration to established predictive thresholds for long-term loosening risk, implants performed with both techniques were found to have equally low revision risk.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».