Mid‐flexion laxity could be identified with continuous flexion‐arc gap assessment in patients with a large preoperative convergence angle
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To analyze the incidence of intraoperative mid-flexion laxity using continuous flexion-arc gap assessment, risk factors for mid-flexion laxity, and clinical results in navigation-assisted total knee arthroplasty (TKA). METHODS: Ninety posterior-stabilized TKAs were performed under navigation guidance for patients with degenerative arthritis and varus deformity. Intraoperatively, the gap between the trial femoral component and insert was evaluated in the navigation system with continuous flexion-arc gap assessment. Each medial and lateral gap at flexion (90°) and extension (0°) were made to be less than 3 mm. Mid-flexion laxity was determined when the gap in the flexion range between 15° and 60° was 3 mm or more. The proportion of knees with mid-flexion laxity was investigated. The factors affecting mid-flexion laxity were identified in terms of demographics, preoperative convergence angle, and change in joint line height and posterior femoral offset. The Knee Society Score and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index were evaluated. RESULTS: There were 31 cases (34.4%) of lateral mid-flexion laxity (average peak mid-flexion gap = 3.7 mm). The other 59 cases did not show mid-flexion laxity. The preoperative convergence angle was the only significant factor affecting lateral mid-flexion laxity (odds ratio = 1.466, p = 0.002). There were no significant differences in the clinical results between the groups with and without mid-flexion laxity. CONCLUSIONS: The continuous flexion-arc gap assessment was useful in evaluating mid-flexion laxity using navigation-assisted TKA. The preoperative convergence angle, reflecting soft-tissue laxity, can be a practical and simple radiographic finding for predicting lateral mid-flexion laxity. LEVEL OF EVIDENCE: IV.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».