Accuracy and Outcomes of a Novel Cut-Block Positioning Robotic-Arm Assisted System for Total Knee Arthroplasty: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
<h2>Abstract</h2><h3>Background</h3> The primary objective of this study was to determine the accuracy and precision of component positioning of the ROSA Robotic System for total knee arthroplasty (TKA). <h3>Methods</h3> A Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis systematic review was conducted using 4 electronic databases (MEDLINE, EMBASE, Pubmed, and Cochrane Library) to identify all clinical and radiological studies reporting information about the use and results of the ROSA system. The criteria for inclusion were published research articles evaluating the accuracy of component positioning, learning curve, component alignment, complications, and functional outcomes in adults who underwent robotic-assisted TKA. The National Institutes of Health Quality Assessment Tool was used to evaluate the quality of all the included studies. <h3>Results</h3> A total of 26 studies were assessed for eligibility, and 17 met the inclusion criteria. Nine studies reported on the accuracy and precision of component positioning. The ROSA platform for TKA had a cutting error of less than 0.6<sup>°</sup> for all coronal and sagittal parameters. Pooled analysis demonstrated accuracy within 0.61-1.87<sup>°</sup> and precision within 0.97-1.34<sup>°</sup> when the final intraoperative plan was compared to postoperative radiographs with fewer outliers. Four studies reported improved functional scores with ROSA-assisted TKA than conventional TKA within 1 year of surgery. There was no difference in overall complication rates when compared to conventional TKA. <h3>Conclusions</h3> The ROSA system is both highly accurate and precise, with fewer outliers when analyzed at various time points, including postoperative standing radiographs. Future studies with robust methodology and longer follow-up are required to demonstrate whether these findings have any clinical benefits in the long term.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».