A Single Surgeon Experience of Selective Patellar Resurfacing During Primary Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Background Routine patellar resurfacing remains controversial in primary total knee arthroplasty (TKA). This study reports the experience of a high-volume arthroplasty surgeon who stopped routinely resurfacing patellae for a 3-year period. Methods All primary TKAs performed by a single surgeon between January 2018 and September 2022 with minimum 1-year follow-up were retrospectively reviewed. Data were analyzed between cohorts—nonresurfaced and resurfaced patellae—and between phases—universal and selective resurfacing. Outcomes included reoperation, patellar complications, and patient-related outcome measure scores. Results Five hundred four primary TKAs, with mean 24-month follow-up, were included. Patellar resurfacing was performed in 77% of the overall cohort, including 58% in the selective and 100% in the universal phases. Reoperation (7.6% vs 0.3%; P < .001) and patellar complications (8.4% vs 1.3%; P < .001) were higher in the nonresurfaced vs resurfaced cohort. Eight of the 9 reoperations in the nonresurfaced group were for secondary resurfacing, and all were female ( P = .017). Mean 12-Item Short Form Health Survey Physical Health ( P = .037) and Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index Pain scores ( P = .002) were better in the resurfaced cohort. Selective resurfacing demonstrated a higher reoperation rate (3.3% vs 0.4%; P = .022) and worse Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index Pain ( P = .026) and Knee Society Knee Functional scores ( P = .042). Conclusions Cessation of routine patellar resurfacing led to inferior clinical results and an unacceptably high early reoperation rate, specifically among women. The generalizability of these findings may be limited due to surgeon-specific factors; however, we urge caution in surgeons who consider similar changes in practice. Level of Evidence Level III.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».