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Enregistrement W2937770737 · doi:10.1055/s-0039-1683977

One-Year Patient Outcomes for Robotic-Arm-Assisted versus Manual Total Knee Arthroplasty

2019· article· en· W2937770737 sur OpenAlexaboutno aff
Robert Marchand, Nipun Sodhi, Hiba K. Anis, Joseph O. Ehiorobo, Jared M. Newman, Kelly Taylor, Caitlin Condrey, Matthew S. Hepinstall, Michael A. Mont

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Knee Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortUnivariateOsteoarthritisBody mass indexUnivariate analysisPhysical therapyStatistical significanceCohort studyLinear regressionBayesian multivariate linear regressionTotal knee arthroplastyStepwise regressionArthroplastySurgeryMultivariate analysisMultivariate statisticsInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations117
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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