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Enregistrement W4311511018 · doi:10.1186/s42836-022-00153-4

Posterior-stabilized total knee arthroplasty kinematics and joint laxity: A hybrid biomechanical study

2022· article· en· W4311511018 sur OpenAlexaff
Allan Roy Sekeitto, Jance G. McGale, Liam Montgomery, Edward M. Vasarhelyi, Ryan Willing, Brent A. Lanting

Notice bibliographique

RevueArthroplasty · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsTotal knee arthroplastyOrthodonticsBiomechanicsJoint arthroplastyJoint (building)ArthroplastyKnee JointPhysical medicine and rehabilitationMedicineAnatomySurgeryEngineeringPhysicsStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Posterior-stabilized (PS)-total knee arthroplasty (TKA) arose as an alternative to cruciate-retaining (CR)-TKA in the 1970s. Since then, it has become a popularly utilized TKA design with outcomes comparable to CR-TKA. The post-cam mechanism is unique to PS-TKA as it substitutes the function of the posterior cruciate ligament (PCL). The study aimed to understand the kinematic and laxity changes in PS-TKA with under- and overstuffing of the tibiofemoral joint space with the polyethylene (PE) insert. METHODS: This study employed a hybrid computational-experimental joint motion simulation on a VIVO 6 degrees of freedom (6-DoF) joint motion simulator (AMTI, Watertown, MA, USA). Physical prototypes of a virtually-performed TKA in mechanical alignment (MA) and kinematic alignment (KA) based on cadaveric CT scans and a virtual ligament model were utilized. The reference, understuffed (down 2 mm) and overstuffed (up 2 mm) joint spaces were simulated, neutral flexion and laxity testing loads and motions were performed for each configuration. RESULTS: The PE insert thickness influenced post-cam engagement, which occurred after 60º in the overstuffed configurations, after 60º-75º in the reference configurations and after 75º in the understuffed configurations. The understuffed configurations, compared to the reference configurations, resulted in a mean 2.0º (28%) and 2.0º (31%) increase in the coronal laxity in MA and KA respectively. The overstuffed configurations, compared to the reference configuration, resulted in an increase in the mean joint compressive forces (JCFs) by 73 N (61%) and 77 N (62%) in MA and KA models, respectively. CONCLUSIONS: The under- and overstuffing in PS-TKA alter the kinematics with variable effects. Understuffing decreases the stability, JCFs and inverse with overstuffing. Subtle changes in the PE insert thickness alter the post-cam mechanics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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