Robot-assisted unicompartmental knee arthroplasty can reduce radiologic outliers compared to conventional techniques
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to compare the clinical and radiologic outcomes of robot-assisted unicompartmental knee arthroplasty (UKA) to those of conventional UKA in Asian patients. METHODS: Fifty-five patients underwent robot-assisted UKA and 57 patients underwent conventional UKA were assessed in this study. Preoperative and postoperative range of motion (ROM), American Knee Society (AKS) score, Western Ontario McMaster University Osteoarthritis Index scale score (WOMAC), and patellofemoral (PF) score values were compared between the two groups. The mechanical femorotibial angle (mFTA) and Kennedy zone were also measured. Coronal alignments of the femoral and tibial components and posterior slopes of the tibial component were compared. Additionally, polyethylene (PE) liner thicknesses were compared. RESULTS: There was no significant difference between the two groups regarding postoperative ROM, AKS, WOMAC and PF score. Robot group showed fewer radiologic outliers in terms of mFTA and coronal alignment of tibial and femoral components (p = 0.022, 0.037, 0.003). The two groups showed significantly different PE liner thicknesses (8.4 ± 0.8 versus 8.8 ± 0.9, p = 0.035). Robot group was the only influencing factor for reducing radiologic outlier (postoperative mFTA) in multivariate model (odds ratio: 2.833, p = 0.037). CONCLUSION: In this study, robot-assisted UKA had many advantages over conventional UKA, such as its ability to achieve precise implant insertion and reduce radiologic outliers. Although the clinical outcomes of robot-assisted UKA over a short-term follow-up period were not significantly different compared to those of conventional UKA, longer follow-up period is needed to determine whether the improved radiologic accuracy of the components in robotic-assisted UKA will lead to better clinical outcomes and improved long-term survival.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».