Trends in Operative Time and Short-Term Outcomes After Conventional and Navigated Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adoption of navigated total knee arthroplasty (Nav-TKA) is increasing. However, it has been suggested that a perceived decrease in surgical efficiency and a lack of proven superior functional outcomes associated with Nav-TKA have hindered its widespread adoption. METHODS: The American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program was queried to identify patients who had undergone TKA with or without navigation between 2012 and 2018. Patients were further subclassified based on the type of navigation used, image-guided or imageless. Multivariate logistic regression was used to compare operative time and 30-day complication rates between conventional TKA (Conv-TKA) and Nav-TKA with and without image guidance. RESULTS: A total of 316,210 Conv-TKAs and 8554 Nav-TKAs (8270 imageless, 284 image-guided) were identified. Across the study period, the use of Nav-TKA was associated with a 1.5-minute increase in operative time. However, the overall time burden decreased over the study period, and by 2018, the mean operative time for Nav-TKA was 2.4 minutes less than that of Conv-TKA. Compared with Conv-TKA, Nav-TKA was associated with decreased rates of postoperative transfusion and surgical site complications but a similar incidence of systemic thromboembolism. CONCLUSIONS: This is the first large-scale database study to examine the differences in operative time between Conv-TKA and Nav-TKA. The time burden associated with Nav-TKA decreased over the study period and even reversed by 2018. Nav-TKA was associated with lower rates of postoperative transfusion and surgical site complications. Further studies are needed to evaluate the long-term and functional outcomes between conventional and navigated knee arthroplasty techniques.
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 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».