Personalized alignment™ for total knee arthroplasty using the ROSA® Knee and Persona® knee systems: Surgical technique
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle