Personalized alignment™ for total knee arthroplasty using the ROSA® Knee and Persona® knee systems: Surgical technique
Notice bibliographique
Résumé
Total knee arthroplasty (TKA) procedures are expected to increase up to 565% in the United States over the next 3 decades. TKAs were traditionally performed with neutral mechanical alignments that provided equal medial and lateral gaps in extension and flexion to reduce implant wear but were less successful at restoring native knee function and associated with high patient dissatisfaction. Kinematic alignment (KA) restores native anatomy and minimizes soft tissue release; however, KAs that recreate severe deformities and/or biomechanically inferior alignments result in significant increases in implant stress and risk of aseptic loosening. Restricted kinematic alignment (rKA) recreates pre-arthritic anatomy within a range of acceptable alignment boundaries, and improved patient clinical scores and faster recoveries have been reported with rKA techniques. Personalized Alignment™ is an evolution of rKA that relies heavily upon robotic assistance to reliably recreate patient anatomy, native soft tissue laxity, and accurate component placement to improve patients' clinical outcomes. The purpose of this surgical technique report is to describe the Personalized Alignment TKA method using the ROSA ® Knee System and Persona ® The Personalized Knee ® implants. Herein we provide specific procedures for pre-operative planning, anatomical landmarking and evaluation, intra-operative planning and adjustment of resections and cuts, cut validation and soft tissue evaluation with robotic-assisted personalized TKA.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».