Patient-Reported Outcomes of Kinematic vs Mechanical Alignment in Total Knee Arthroplasty: A Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Total knee arthroplasty (TKA) is an effective treatment method for severe osteoarthritis of the knee. Poor alignment of a knee replacement has been associated with suboptimal clinical results. Traditionally, mechanical alignment (MA) has been considered the gold standard. In light of reports of decreased satisfaction with TKA, a new technique called kinematic alignment (KA) has been developed. The purpose of this study is to (1) review the results of KA and MA for TKA in randomized controlled trials based on the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index score, the Oxford Knee Score, and the Knee Society Scores, (2) perform a meta-analyses of the randomized controlled trials with baseline and follow-up values of these parameters, and (3) discuss other shortcomings of this literature from the perspective of study design and execution. Methods: Two independent reviewers performed a systematic review of the English literature using the Embase, Scopus, and PubMed databases searching for randomized controlled trials of MA vs KA in TKA. Of the initial 481 published reports, 6 studies were included in the final review for meta-analysis. The individual studies were then analyzed to evaluate for risks of bias and inconsistencies of methodology. Results: A majority of studies demonstrated low risk of bias. All studies had fundamental technical issues by utilizing different techniques to achieve KA vs MA. There was no significant difference between KA and MA in these studies. Conclusions: There is no significant difference in any outcomes measured between KA and MA in TKA. Both statistical and methodological factors diminish the value of these conclusions.
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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 | 0,019 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,156 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».