Comparison of robotic-assisted total knee arthroplasty: an updated systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to compare the changes in different clinical scores and imaging indexes of patients who underwent robot-assisted total knee arthroplasty (RA-TKA) and manual total knee arthroplasty (M-TKA). PubMed, Web of Science, Cochrane Library and Embase were searched according to PRISMA guidelines in June 2024. Search terms included "robot-assisted", "manual" and "total knee arthroplasty". Outcome indicators included American Knee Society Score (KSS), Western Ontario McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Oxford Knee Score (OKS), range of motion (ROM), Hospital for Special Surgery (HSS) score, Forgotten Joint Score (FJS), 36-Item Short Form Health Survey (SF-36), operation duration (min), intraoperative blood loss (ml), pain score, patient's satisfaction scores, hip-knee-ankle (HKA) angle, frontal femoral component angle, frontal tibia component angle, lateral femoral component angle and lateral tibia component angle. A total of 1,033 articles were obtained after removing duplicates, and 12 studies involving 2,863 patients (1,449 RA-TKAs and 1,414 M-TKAs) were finally meta-analyzed (22-32). The baseline data of both groups were similar in all results. Meta-analysis suggested a better performance of the RA-TKA group than the M-TKA group regarding the HKA angle. The manual TKA reduced the operation time and significantly improved the range of motion. The results of > 6 months follow-up showed that M-TKA was better than RA-TKA in terms of KSS score and WOMAC. Compared with M-TKA, RA-TKA can produce more accurate prosthetic alignment, but it does not lead to better clinical results. Orthopedic surgeons should choose between two surgical procedures according to their own experience and patients' characteristics.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,037 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle