Short-term efficacy and learning curve of robot-assisted total knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Objective To retrospectively analyze the short-term efficacy and learning curve characteristics of SkyWalker orthopedic robot (hereinafter referred to as robot) assisted total knee arthroplasty (TKA). Methods A total of 60 patients (60 knees) who underwent TKA for end-stage knee osteoarthritis in our center from October 2020 to February 2021 were enrolled in this study. They were divided into the robotic group (30 knees) and conventional group (30 knees). The scores of Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC), imaging indexes, and operation-related indexes before surgery and 3, 6 months after surgery were studied and compared between the 2 groups. The learning curve-related indexes of the robot-assisted TKA group and conventional were compared; the short-term efficacy during the learning curve period between the 2 groups was compared. Results The total WOMAC score of the robotic group was better than that of the conventional group at 3 months after surgery (P < 0.05), and there was no statistical difference in the score at 6 months after surgery. The postoperative hip-knee-ankle (HKA) angeland frontal tibia component (FTC) angle of the robotic group were better than those of the conventional group (P < 0.05); the learning curve of the robotic group was 15 cases, and the learning curve indexes after 15 cases were significantly reduced (P < 0.05); the operation time of the robotic group during the learning curve period was longer than the conventional group (P < 0.05); intraoperative blood loss, HKA, FTC were better than the conventional group (P < 0.05). Conclusion Robot-assisted TKA has a short learning curve, abtains high accuracy, and can accurately reconstruct the lower limb alignment. It is less traumatic than conventional TKA, better clinical scores in the early postoperative period, but it also requires longer operation time.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».