The learning curve of a novel seven-axis robot-assisted total hip arthroplasty system: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACGROUND: The aim of this study was to assess the learning curve of a novel seven-axis robot-assisted total hip arthroplasty (RaTHA) system. METHODS: A total of 59 patients who underwent unilateral total hip arthroplasty at our institution from June 2022 to September 2022 were prospectively included in the study. In this randomized controlled clinical trial, robot-assisted THA (RaTHA) and Conventional THA (CoTHA) were performed using cumulative sum (CUSUM) analysis to evaluate the learning curve of the RaTHA system. The demographic data, preopera1tive clinical data, duration of operation, postoperative Harris Hip Score (HHS), postoperative Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) score, and duration of operation between the learning stage and the proficiency stage of the RaTHA group were compared between the two groups. RESULTS: The average duration of operation of the RaTHA group was increased by 34.73 min compared with the CoTHA group (104.26 ± 19.33 vs. 69.53 ± 18.38 min, p < 0.01). The learning curve of the RaTHA system can be divided into learning stage and proficiency stage, and the former consists of the first 13 cases by CUSUM analysis. In the RaTHA group, the duration of operation decreased by 29.75 min in the proficiency stage compared to the learning stage (121.12 ± 12.84 vs.91.37 ± 12.92, p < 0.01). CONCLUSIONS: This study demonstrated that the surgical team required a learning curve of 13 cases to become proficient using the RaTHA system. The duration of operation, total blood loss, and drainage gradually shortened (decreased) with the learning curve stage, and the differences were statistically significant. TRIAL REGISTRATION: Number: ChiCTR2200061630, Date: 29/06/2022.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».