Clinical Benefit of Robotic-Assisted Total Knee Arthroplasty over Conventional Total Knee Arthroplasty When Using Mobile-Bearing Implants
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: As a treatment modality for advanced knee osteoarthritis, total knee arthroplasty is well established and has been performed on many patients over time. To improve surgical outcomes, fixed-bearing implant insertion with robotic-assisted TKA has been introduced; however, the insertion of mobile-bearing (MB) implants with the same method is challenging. The aim of this study was to compare the short-term postoperative follow-up outcomes of MB implant insertion using a robotic-assisted TKA system and conventional TKA. Materials and Methods: We investigated functional improvement in the knees of 60 patients who underwent the insertion of MB implants using either robotic-assisted TKA or conventional TKA. Isokinetic muscular function, range of motion, the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index score, visual analog scale (VAS) score, and Knee Society Score (KSS) were measured 6 months after surgery. The statistical analysis of outcome measurements was performed using the Mann–Whitney U test and the Wilcoxon signed-rank test. Results: Some isokinetic muscular functions, as well as Knee Society Scores (pain and function) and VAS scores, were significantly higher in patients who underwent MB insertion with robotic-assisted TKA than in those who underwent conventional TKA. Conclusions: When an MB implant is inserted using a robotic-assisted TKA system, a better surgical outcome can be expected.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».