Comparison of Alignment Accuracy and Clinical Outcomes between a <scp>CT</scp>‐Based, Saw Cutting Robotic System and a <scp>CT</scp>‐Free, Jig‐guided Robotic System for Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The different cutting mode of robot-assisted TKAs may influence the accuracy of alignment. The purpose of this study was to compare alignment accuracy and early clinical outcomes between a CT-based, saw cutting robotic system (MAKO) and a CT-free, jig-guided robotic system (ROSA) for total knee arthroplasty (TKA). METHODS: A total of 20 MAKO TKAs and 20 ROSA TKAs from June 2021 to June 2022 were retrospectively analyzed. Differences in the postoperative hip-knee-ankle (HKA) angle, lateral distal femoral angle (LDFA), medial proximal tibial angle (MPTA), posterior tibial slope (PTS) and 3° outlier frequency of the HKA, LDFA, MPTA and PTS were studied at 3 months and 1 year of follow-up. The operative time and total blood loss (TBL) were compared between these two groups. Clinical outcomes at 1 year after surgery, including range of motion (ROM), Western Ontario McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) score, and Knee Society Score-2011 (KSS-2011), were also compared between these two groups. RESULTS: The baseline characteristics of the two groups were comparable. There were no significant differences in the mean deviations of postoperative HKA, LDFA, MPTA or PTS between the two groups at 3 months or 1 year (all ps > 0.05). Moreover, there was no significant difference in the percentage of 3° outliers for HKA, LDFA, MPTA, or PTS between the two groups at 3-month or 1-year follow-up (all ps > 0.05). The mean operation time of MAKO was longer than that of ROSA (112.7 ± 12.8 min vs 94.8 ± 23.0 min, p = 0.001), but the mean TBL (1356.7 ± 648.5 mL vs 1384.5 ± 676.3 mL) and transfusion rate (15.0% vs 5.0%) were not significantly different between the two groups (all ps > 0.05). No significant differences were found in postoperative ROM, WOMAC score or KSS score at 1 year (all ps > 0.05). CONCLUSION: The MAKO and ROSA had similar accuracy and precision in TKA alignment. The clinical outcomes at 1 year after surgery were also comparable.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».