Navigation-Assisted Total Knee Arthroplasty for a Valgus Knee Improves Limb and Femoral Component Alignment
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the influence of navigation-assisted surgery on radiographic and clinical outcomes after total knee arthroplasty (TKA) for a valgus knee. The authors identified all patients who underwent TKA for a valgus knee between January 2005 and December 2015. Among 83 conventional TKA cases and 55 navigation-assisted TKA cases, propensity score matching was performed for age, sex, body mass index, and preoperative lower limb mechanical axis. Fifty knees were matched to 50 knees. Each case was evaluated regarding lower limb mechanical axis, mechanical lateral distal femoral angle, medial proximal tibial angle, patellar tilt angle, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index, Knee Society score, and range of motion. Lower outliers of lower limb mechanical axis (30% vs 8%, P=.008) and mechanical lateral distal femoral angle (24% vs 10%, P=.046) were found in navigation-assisted TKA. However, outliers of medial proximal tibial angle, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index, Knee Society score, and range of motion were similar between the 2 different surgical techniques. Navigation-assisted surgery is correlated with fewer outliers of postoperative lower limb alignment and femoral component position but not tibial component position in TKA for preoperative valgus knee. Clinical outcomes for navigation-assisted TKA were not superior to those for conventional TKA. [Orthopedics. 2019; 42(2):e253-e259.].
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».