Robotic-arm assisted lateral unicompartmental knee arthroplasty: 5-Year outcomes & survivorship
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Robotic-arm assisted unicompartmental knee arthroplasty (RA-UKA) has demonstrated accurate component positioning and excellent outcomes for medial components. However, there is a paucity of literature on lateral compartment RA-UKA. The purpose of our study was to assess the midterm clinical outcomes and survivorship of lateral RA-UKA. Methods This study was a retrospective review of a single-center prospectively maintained cohort of 33 patients (36 knees) indicated for lateral UKA. Perioperative, and postoperative two- and five-year Knee injury Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Score (WOMAC), and Forgotten Joint Score (FJS) patient reported outcome measures were collected. Five-year follow-up was recorded in 29 patients (32 knees). Results Mean follow up was 5.1 ± 0.1 years. Mean age and BMI was 70.9 ± 7.2 years and 29.0 ± 4.2 kg/m2, respectively. At discharge, mean distance walked was 273.4 ± 70.4 feet, and mean pain score was 2.0 ± 2.5. At 2-year follow up, mean KOOS, WOMAC, and FJS were 75.1 ± 13.5, 15.0 ± 7.2, and 81.0 ± 23.3, respectively. At 5-year follow up, mean KOOS, WOMAC, and FJS were 75.3 ± 14.6, 14.9 ± 5.0, and 75.8 ± 27.4, respectively. Mean change in KOOS and WOMAC were 35.6 ± 27.1 and 11.7 ± 13.4 ( p< .001 and p< .001). 94% of patients were very satisfied/satisfied, 3% neutral, and 3% dissatisfied. 91% met activity expectations, and 59% were more active than before. Survivorship was 100% at 5 years. Discussion In this study, lateral RA-UKA demonstrated significantly improved clinical outcomes, high patient satisfaction, met expectations, and excellent functional recovery at midterm follow up. Comparative studies are needed to determine differences between robotic-assisted and conventional lateral UKA, as well as TKA.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».