Clinical Study and Finite Element Analysis on the Effects of Pseudo‐Patella Baja After <scp>TKA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pseudo-patella baja (PPB) was one of the complications after total knee arthroplasty (TKA). This complication may be closely related to the occurrence of knee joint movement limitation and pain after TKA. This study aimed to investigate whether PPB affects clinical outcomes after TKA and to study the biomechanical effects of PPB after TKA. METHODS: ) test, and analysis of variance (ANOVA) were performed using GraphPad Prism (Version 8, GraphPad Software, USA). A statistically significant difference was considered at p < 0.05 with bilateral α. RESULTS: The VAS, HSS, WOMAC, EQ-5D-5L, FJS-12, and patient satisfaction scores in the PPB and TPB groups were significantly worse than those in the patella normal (PN) group (p < 0.05). The PPB group found a positive correlation between Blackburne-Peel index (BPI) and FJS-12 score. PPB showed lower contact stress of patellofemoral joint compared to TPB when knee flexion was less than < 90° (p < 0.01), but no significant difference when flexion was more than > 90° (p > 0.05) in the finite element model with Patella baja (PB). The contact area of the patellofemoral joint tended to increase with the deepening of knee flexion, and decreased after reaching the peak value. The contact area of the patellofemoral joint tended to decrease with the increase in patellar height. There was no significant difference in the contact area of the patellofemoral joint among different patellar heights and different degrees of knee flexion (p > 0.05). CONCLUSION: PPB after TKA may increase patellofemoral joint stress and postoperative complications like anterior knee pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».