Robot-assisted partial knee replacement versus standard total knee replacement (RoboKnees): a protocol for a pilot randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Total knee arthroplasty is a common surgery for end-stage knee osteoarthritis. Partial knee arthroplasty is also a treatment option for patients with arthritis present in only one or two knee compartments. Partial knee arthroplasty can preserve the natural knee biomechanics, but these replacements may not last as long as total knee replacements. Robotic-assisted orthopedic techniques can help facilitate partial knee replacements, increasing accuracy and precision. This trial will investigate the feasibility and assess clinical outcomes for a larger definitive trial. METHODS: This is a protocol for an ongoing parallel randomized pilot trial of 64 patients with uni- or bicompartmental knee arthritis. Patients are randomized to either receive robot-assisted partial knee arthroplasty or manual total knee arthroplasty. The primary outcome of this pilot is investigating the feasibility of a larger trial. Secondary (clinical) outcomes include joint awareness, return to activities, knee function, patient global impression of change, persistent post-surgical pain, re-operations, resource utilization and cost-effectiveness, health-related quality of life, radiographic alignment, knee kinematics during walking gait, and complications up to 24 months post-surgery. DISCUSSION: The RoboKnees pilot study is the first step in determining the outcome of robot-assisted partial knee replacements. Conclusions from this study will be used to design future large-scale trials. This study will inform surgeons about the potential benefits of robot-assisted partial knee replacements. TRIAL REGISTRATION: This study was prospectively registered on clinicaltrials.gov (identifier: NCT04378049) on 4 May 2020, before the first patient was randomized.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».