Individualized Functional Knee Alignment in Total Knee Arthroplasty: A Robotic-assisted Technique
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The use of robotic technology is becoming a well-recognized alternative to conventional total knee arthroplasty (TKA). The quantitative soft tissue information generated in robotic surgery can be used to balance the knee and achieve functional alignment (FA) of the components. This paper describes a novel FA technique using an individualized preoperative plan that is then adjusted to achieve soft tissue balance. Materials and Methods: We report on surgical technique, indications, considerations, and complications after our experience of performing 650 functionally aligned TKAs. We collected 2-year patient reported outcomes on 165 TKAs in this series (165 of 193 TKAs have reached 2 years follow-up in the series of 650 TKAs; 85% follow-up rate). Results: We found significant postoperative improvements with few infections and no revisions for mechanical reasons 2 years after surgery with this technique. Patients had improved knee range-of-motion (105 degrees° flexion preoperatively vs. 125 degrees flexion postoperatively; P <0.001), higher Forgotten Joint Scores (17 preoperatively vs. 77 postoperatively; P <0.001), improved Oxford Knee Scores (22 preoperatively vs. 43 postoperatively; P <0.001), higher KOOS Jr scores (48 preoperatively vs. 88 postoperatively; P <0.001) and lower visual analogue score pain scores (70 preoperatively vs. 12 postoperatively; P <0.001) 2 years postoperatively. Discussion: The described surgical technique is a promising method for conducting a robotic TKA. Benefits of FA include improved efficiency with preresection balancing, reduced soft tissue releases compared with a mechanical alignment technique, and accurate bony cuts with robotic assistance. Further studies are required to compare this technique with established methods to determine any differences in outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».