Robot-assisted Knee Arthroplasty: Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis of the knee joint leads to a decrease in the volume of movements, a violation of the sliding of articular surfaces, and a change in the axis of the limb under load, which affects the biomechanics of walking. AIM: This study aims to compare the results of robot-assisted total knee arthroplasty (TKA) and manual techniques, their influence on the biomechanical and podometric parameters of the patient’s walk. METHODS: A prospective randomized study of 68 patients was carried out in the period from 2020 to 2021. Our follow-up period was 1 year. All patients were performed arthroplasty of one knee joint. The main Group “A” included 33 patients TKA with the use of an active robotic setting “TSolution-One” (“THINK Surgical, Inc.” [Fremont, California, USA]); the comparison Group “B” consisted of 35 patients with manual technic of TKA. We studied pain syndrome on the visual analog scale, functional state on the Oxford Knee Score (OKS) and Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), the volume of ROM movements, and the deviation of the mechanical axis by teleroentgenography of the lower limb. Objective analysis of limb function was performed on the «Alter-G» and the «C-mill». RESULTS: Post-operative pain syndrome on the 1st day after surgery in Group A is stronger by 7.9%, but by the 5th day after surgery in Group A, the pain syndrome is lower by 14.3%. ROM in Group A is better by 16% by 3 months after surgery, after 1 year by 10%. The positioning accuracy of the implant in Group A is 30% better. There are no statistically significant differences in the OKS and WOMAC scales between the groups. The results of restoring normal step in Group A are 13.5% better than in Group B. CONCLUSIONS: Robot-assisted TKA gives more accurate alignment of the mechanical axis, which improves the biomechanics of walking.
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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 | 0,032 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».