No Difference in Clinical Outcomes and Survivorship for Robotic, Navigational, and Conventional Primary Total Knee Arthroplasty with a Minimum Follow-up of 10 Years
Notice bibliographique
Résumé
Background: Computer-assisted surgery, including robotic and navigational total knee arthroplasty (TKA), has been proposed as a technique used to improve alignment of implants. The purpose of this study was to compare the clinical and radiological outcomes during a minimum follow-up period of 10 years among robotic, navigational, and conventional TKA. Methods: A total of 855 knees (robotic group, 194; conventional group, 270; and navigational group, 391) were available for physical and radiological examinations over a mean follow-up period of 10 years. The survival rate was analyzed using the Kaplan-Meier method based on the survival endpoint. The Hospital for Special Surgery score, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index, Knee Society Score, and range of motion were used for clinical evaluation. The hip-knee-ankle (HKA) axis angle, the coronal inclination of femoral and tibial components, and the presence of radiolucent lines were also assessed at the final follow-up. Results: = 0.001), but other radiological outcomes were not significantly different among the three groups. Conclusions: Our study demonstrated satisfactory survival rates for robotic, navigational, and conventional TKAs and similar clinical outcomes during the long-term follow-up. Larger studies with continuous serial data are needed to confirm these findings.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».