Does Robotic Assisted Technique Improve Patient Utility in Total Knee Arthroplasty? A Comparative Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Even if robotic assisted total knee arthroplasty (RATKA) is a widely used technique, there is still a gap of knowledge about whether this technology is effective in improving the patient utility. This measure is of paramount importance for conducting cost effectiveness analysis. The aim of this study was to compare the utility measure derived from self-reported outcomes questionnaires in patients who underwent RATKA compared to patients who underwent the manual surgery. METHODS: We compared 72 patients operated with a robotic technique with 70 operated with traditional technique. The utility data were collected with the WOMAC (Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis index) self-administrated questionnaire that investigates pain, stiffness and functionality of the patients, an then mapped to a utility value through a validated transforming function. We performed three surveys: the first one before the intervention (t0), the second one 1 year after the surgery (t1) and the third one at the 2 year follow up (t2). RESULTS: < 0.001 for both). The coefficient of the robotic technique, along with its interaction with the t1 and t2 time effect was non-significant. CONCLUSIONS: Even if at t1 the utility of patient who underwent RATKA were lower, at longer follow up (t2) we found no significant difference compared to traditional technique, leaving the superiority of robotic assisted technique yet to be proved. Our results may be useful for calculating the gained or lost Quality Adjusted Life Years (QALYs), so that the health care system (or an insurance company) could make an appropriate decision whether to fund the robotic approach or not, after a careful assessment of the incremental costs incurred.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».