Computerized Versus Traditional Approaches for Total Knee Arthroplasty: A Quantitative Analysis of Knee Society Score and Western Ontario and <scp>McMaster</scp> Universities Osteoarthritis Index
Notice bibliographique
Résumé
Total knee arthroplasty (TKA) is a common surgery for osteoarthritis, with increasing prevalence expected in the near future. This systematic review and meta‐analysis compared the effectiveness of computerized TKA versus traditional TKA, focusing on postoperative outcomes measured by the Western Ontario and McMaster Universities osteoarthritis index (WOMAC) and the Knee Society score (KSS). A search on PubMed and Cochrane databases on November 14, 2023 for retrospective randomized controlled trials (RCTs) yielded data on WOMAC and KSS. The search strategy was predefined, and methodological quality of studies was critically appraised. Two researchers extracted data. Unpaired t ‐testing assessed the mean monthly changes in KSS and WOMAC for computer‐aided versus traditional TKA. Review Manager 5.3 was used for data synthesis and analysis. Out of 729 records, five RCTs enrolling 339 patients were eligible and analyzed using a random effects meta‐analysis. The mean monthly ΔKSS score differed significantly between the traditional and computerized groups (11.47 ± 8.76 vs. 9.26 ± 6.05, respectively; p < 0.01). However, the pooled mean difference estimate showed no significant differences ( D = 0.20, 95% CI = −0.53 to 0.93, p = 0.59), with high heterogeneity ( I 2 = 85%, p < 0.001). The mean monthly ΔWOMAC score also differed significantly (−14.18 ± 21.54 vs. −18.43 ± 20.65, respectively; p < 0.05), but again, no significant differences were found in the pooled estimate ( D = 0.17, 95% CI = −0.46 to 0.79, p = 0.60), with moderate heterogeneity ( I 2 = 28%, p = 0.24).There is no significant difference in KSS or WOMAC outcomes between traditional and computerized TKA. The study suggests the need for further research with longer follow‐up periods, more timepoints, and a broader range of patient outcome measures to fully evaluate the advantages and disadvantages of each method.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».