No difference in clinical outcomes between portable navigation and conventional instrumentation in total knee arthroplasty: A randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Portable accelerometer‐based navigation devices (PAD) in total knee arthroplasty (TKA) have been proposed to combine the alignment precision of computer navigation with the efficiency of conventional instrumentation (CON). The aim of this study was to determine if PAD was more effective than CON in TKA in improving clinical outcomes at medium term follow‐up. Methods Participants undergoing primary TKA were randomly assigned to either PAD or CON. The primary outcome was the mean between‐group difference in the four subscales of the Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (∆KOOS4) between preoperative status and latest follow‐up. Secondary outcomes included analysis of between‐group differences in all KOOS subscales, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (∆WOMAC) scores, complications and reoperation rates. Results Of the 178 participants allocated to a treatment arm, 159 (89.3%) completed follow‐up at a mean of 4.3 years (range 3.2–5.8 years). There was no statistically significant or clinically meaningful difference in ∆KOOS4 between preoperative status and latest follow‐up (PAD = 41, CON = 43; p = 0.5). There was no difference in mean ∆WOMAC scores (PAD = 39, CON = 41; p = 0.9) or ∆KOOS subscales between groups. In addition, there were no differences in complications or reoperations between groups. Conclusions PAD was not superior to CON in improving patient‐reported outcomes or reducing complications and reoperation rates at medium term follow‐up. The use of PAD in TKA to improve clinical outcomes alone cannot be justified based on the results of this study.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».