True Confessions of Neutral Mechanical Disciple—How I Learned to Love a Patient-Specific Target
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Classical neutral mechanical alignment in total knee arthroplasty (TKA) has been a standard paradigm, while more recently, other alignment schemas, such as kinematic, individualized, and functional, have been explored. This study aimed to investigate the effect of three-dimensional (3D) computed tomography (CT)-based surgical robotics inputs on a classically trained surgeon's TKA component positions and alignment targets over time. MATERIALS AND METHODS: Data from 1,394 consecutive robotically-assisted TKAs by a single surgeon from 2016 to 2020 were analyzed. Metrics collected included pre-balance planned implant component positions, final planned implant component positions after soft tissue balancing, and constitutional alignment from CT scans. Joint line obliquity was plotted against the arithmetic hip-knee angle (aHKA) using coronal plane alignment of the knee (CPAK). Three categories of alignment strategy were defined: true mechanical alignment (tMA), adjusted mechanical alignment (aMA), and no mechanical alignment (noMA). RESULTS: A shift to overall varus component positioning was observed over the years. Joint line obliquity according to CPAK showed a wider spread in later years, and the distribution of tibial and femoral coronal alignment angles expanded over time. CONCLUSION: The study revealed a change in alignment targets and final positioning of components away from neutral biomechanical axes in a large volume of TKAs by a single, classically trained surgeon over five years of using a robotic arm-assisted TKA system with CT-based planning. The most dominant factor for this change was the use of 3D CT planning, allowing the surgeon to assess patient-specific anatomy and plan accordingly. Outcome data is needed to determine if this change in behavior and surgical technique was beneficial. In summary, using a CT scan-based robotically assisted technique led to a gradual and complete shift from tMA to predominantly a non-mechanically aligned philosophy in 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 | 0,004 | 0,023 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».