Surgery-related predictors of kneeling ability following total knee arthroplasty: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Kneeling ability is among the poorest outcomes following total knee arthroplasty (TKA). The purpose of this meta-analysis was to: (1) quantify kneeling ability after TKA; (2) identify surgical approaches and prosthesis designs that improve kneeling ability following TKA; and (3) quantify the effectiveness of these approaches. METHODS: We performed a systematic review in accordance with the PRISMA guidelines of multiple medical databases. Data relating to demographics, TKA technique, prosthesis design, and kneeling-specific outcomes were extracted. Comparative outcomes data were pooled using a random effects model. RESULTS: Thirty-six studies met the eligibility criteria. The proportion of patients able to kneel increased with longer follow-up (36.8% at a minimum of 1 year follow-up versus 47.6% after a minimum of 3 years follow-up, p < 0.001). The odds of kneeling were greater for patients undergoing an anterolateral incision compared with an anteromedial incision (OR 3.0, 95% CI 1.3-6.9, p = 0.02); a transverse incision compared with a longitudinal incision (OR 3.5, 95% CI 1.4-8.7, p = 0.008); and a shorter incision compared with a longer incision (OR 8.5, 95% CI 2.3-30.9, p = 0.001). The odds of kneeling were worse for a mobile prosthesis compared with a fixed platform design (OR 0.3, 95% CI 0.1-0.7, p = 0.005). CONCLUSION: A large majority of patients are unable to kneel following TKA, although the ability to kneel improves over time. This evidence may facilitate preoperative patient counseling. Variations in choice of incision location and length may affect ability to kneel; however, high-quality randomized trials are needed to corroborate our findings.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».