Clinical and Radiographic Outcomes of Inversed Restricted Kinematic Alignment Total Knee Arthroplasty by Asia Specific (Huang’s) Phenotypes, a Prospective Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Inverse restricted kinematic alignment (irKA) was modified from restricted kinematic alignment for total knee arthroplasty (TKA). This prospective single-center study aimed to evaluate the outcomes of irKA-TKA on all knee subtypes classified by Asia specific (Huang's) phenotypes. A total of 96 knees that underwent irKA-TKA at one hospital between January 2018 and June 2020 were included, with 15 knees classified in Type 1, nine in Type 2, 15 in Type 3, 47 in Type 4, and 10 in Type 5 by Huang's phenotypes. Outcomes were knee alignment measures and patient-reported satisfaction evaluated by the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) and traditional Chinese version of the Forgotten Joint Score-12 (FJS-12). Follow-up was one year. Type 4 knee was most significantly corrected in all angles by irKA-TKA, followed by Type 2 and 3 knees. Type 5 and 1 knee were only significantly corrected in some angles. The correlation between FJS-12 and WOMAC was good at 6 months (Pearson correlation coefficient (r) = 0.74) and moderate at 6 weeks, 3 months, and 12 months during follow-up (r = 0.37~0.47). FJS-12 and WOMAC displayed comparable hip-knee-ankle angle cut-off value (4.71° vs. 6.20°), sensitivity (70.49% vs. 67.19%), specificity (84.00% vs. 85.71%), and Youden index (54.49% vs. 52.90%) in prediction of good prognosis. In conclusion, irKA-TKA corrects knee alignment in all knee types with increasing satisfaction for one-year follow-up. Knees with presurgical varus deformity are most recommended for irKA-TKA. Both presurgical scores of the traditional Chinese version of FJS-12 and WOMAC predict the prognosis of irKA-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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».