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Enregistrement W2946284983 · doi:10.1177/2309499019848079

A prospective randomized study comparing navigation versus conventional total knee arthroplasty

2019· article· en· W2946284983 sur OpenAlexaboutno aff
Rajkumar Selvanayagam, Vijay Kumar, Rajesh Malhotra, Deep Narayan Srivastava, Vijay Kumar Digge

Notice bibliographique

RevueJournal of orthopaedic surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTotal knee arthroplastyArthroplastyRandomized controlled trialProspective cohort studySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Navigation is associated with improved accuracy in alignment. However, its influence on clinical outcome is inconclusive. The aim of this study was to compare the component alignment and functional outcome in patients undergoing navigation-assisted and conventional total knee replacement (TKR). MATERIALS AND METHOD: A prospective randomized study consisting of two groups (group A and group B) was carried out. Group A consisted of patients undergoing TKR using conventional jig-based method, whereas group B consisted of patients undergoing TKR using computer navigation-assisted method. We measured and compared the coronal and sagittal plane alignment in X-ray and rotational alignment in computed tomography scan between both groups. Functional outcome was analysed using Knee Society Score (KSS) and Western Ontario and McMaster University scale (WOMAC) score. RESULTS: A total of 50 patients were randomized into two groups A and B each with 25 patients. Navigation was associated with more accuracy in mechanical axis alignment ( p = 0.011) and femoral component rotation ( p = 0.033). The mean follow-up was 4.6 years (range 48-62 months). There was no statistically significant difference between the groups with respect to KSS and WOMAC score at the minimum follow-up of 4 years. CONCLUSION: We concluded that even though navigation-assisted system is associated with better accuracy, there was no difference in clinical outcome at an average follow-up of 4.6 years.

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)0,003
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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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