One-Year Patient Outcomes for Robotic-Arm-Assisted versus Manual Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although there are many studies on the alignment advantages when using the robotic arm–assisted (RAA) system for total knee arthroplasty (TKA), there have been questions regarding patient-reported outcomes. Therefore, the purpose of this study was to use this index to compare: (1) total, (2) physical function, and (3) pain scores for manual versus RAA patients. We compared 53 consecutive RAA to 53 consecutive manual TKAs. No differences in preoperative scores were found between the cohorts. Patients were administered a modified Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index satisfaction survey preoperatively and at 1-year postoperatively. The results were broken down to: (1) total, (2) physical function, and (3) pain scores. Univariate analysis with independent samples t-tests was used to compare 1-year postoperative scores. Multivariate models with stepwise backward linear regression were utilized to evaluate the associations between scores and surgical technique, age, sex, as well as body mass index (BMI). Statistical analyses were performed with a p < 0.05 to determine significance. The RAA cohort had significantly improved mean total (6 ± 6 vs. 9 ± 8 points, p = 0.03) and physical function scores (4 ± 4 vs. 6 ± 5 points, p = 0.02) when compared with the manual cohort. The mean pain score for the RAA cohort (2 ± 3 points [range, 0–14 points]) was also lower than that for the manual cohort (3 ± 4 points [range, 0–11 points]) (p = 0.06). On backward linear regression analyses, RAA was found to be significantly associated with more improved total (β coefficient [β] −0.208, standard error [SE] 1.401, p < 0.05), function (β = 0.216, SE = 0.829, p < 0.05), and pain scores (β −0.181, SE = 0.623, p = 0.063). The RAA technique was found to have the strongest association with improved scores when compared with age, gender, and BMI. This study suggests that RAA patients may have short-term improvements at minimum 1-year postoperatively. However, longer term follow-up with greater sample sizes is needed to further validate these results.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».