Systematic review and meta-analysis of economic and healthcare resource utilization outcomes for robotic versus manual total knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of robotics in orthopedic surgery has led to improved precision and standardization in total knee arthroplasty (TKA). Clinical benefits of robotic versus manual TKA have been well established; however, evidence for economic and healthcare resource utilization outcomes (HRU) is lacking. The primary objective of this study was to compare economic and HRU outcomes for robotic and manual TKA. The secondary objective was to explore comparative robotic and manual TKA pain and opioid consumption outcomes. Multi-database literature searches were performed to identify studies comparing robotic and manual TKA from 2016 to 2022 and meta-analyses were conducted. This review included 50 studies with meta-analyses conducted on 35. Compared with manual TKA, robotic TKA was associated with a: 14% reduction in hospital length of stay (P = 0.022); 74% greater likelihood to be discharged to home (P < 0.001); and 17% lower likelihood to experience a 90-day readmission (P = 0.043). Robotic TKA was associated with longer mean operating times (incision to closure definition: 9.27 min longer, P = 0.030; general operating time definition: 18.05 min longer, P = 0.006). No differences were observed for total procedure cost and 90-day emergency room visits. Most studies reported similar outcomes for robotic and manual TKA regarding pain and opioid use. Coupled with the clinical benefits of robotic TKA, the economic impact of using robotics may contribute to hospitals' quality improvement and financial sustainability. Further research and more randomized controlled trials are needed to effectively quantify the benefits of robotic relative to manual 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 | 0,013 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».