Overview of the different personalized total knee arthroplasty with robotic assistance, how choosing?
Notice bibliographique
Résumé
Current limitations in total knee arthroplasty (TKA) function and patient satisfaction stimulated us to question our practice. Our understanding of knee anatomy and biomechanics has evolved over recent years as we now consider that a more personalized joint reconstruction may be a better-targeted goal for TKA. Implant design and surgical techniques must be advanced to better reproduce the anatomy and kinematics of native knees and ultimately provide a forgotten joint. The availability of precision tools as robotic assistance surgery can help us recreate patient anatomy and ensure components are not implanted in a position that may compromise long-term outcomes. Robotic-assisted surgery is gaining in popularity and may be the future of orthopedic surgery. However, moving away from the concept of neutrally aligning every TKA dogma opens the door to new techniques emergence based on opinion and experience and leads to a certain amount of uncertainty among knee surgeons. Hence, it is important to clearly describe each technique and analyze their potential impacts and benefits. Personalized TKA techniques may be classified into 2 main families: unrestricted or restricted component orientation. In the restricted group, some will aim to reproduce native ligament laxity versus aiming for ligament isometry. When outside of their boundaries, all restricted techniques will induce anatomical changes. Similarly, most native knee having asymmetric ligaments laxity between compartments and within the same compartment during the arc of flexion; aiming for ligament isometry induces bony anatomy changes. In the current paper, we will summarize and discuss the impacts of the different robotic personalized alignment techniques, including kinematic alignment (KA), restricted kinematic alignment (rKA), inverse kinematic alignment (iKA), and functional alignment (FA). With every surgical technique, there are limitations and shortcomings. As our implants are still far from the native knee, it is primordial to understand the impacts and benefits of each technique. Mid to long data will help us in defining the new standards.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».