The use of an imageless robotic system in revision of unicompartmental knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The application of robotics in revision arthroplasty particularly from unicompartmental knee arthroplasty (UKA) to total knee arthroplasty (TKA), is underexplored. The purpose of this study is to describe the surgical technique of an imageless robotic system used in the revision of UKA to TKA and to evaluate short- to mid-term outcomes. METHODS: This prospective study includes 35 patients treated from May 2020 to July 2023. Demographic data of the patients were gathered and the reasons for needing revision surgery were assessed. All patients were clinically evaluated preoperatively and at the final follow-up of 31.3 ± 12.1 months, using the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), Oxford Knee Score (OKS), Forgotten Joint Score (FJS-12), Numerical Rating Scale (NRS) and range of motion (ROM). Additionally, a radiographic evaluation was performed, and implant survival was assessed by analyzing complications at final follow-up. RESULTS: In 88.6% of the patients, a primary Posterior Stabilized (PS) or Constrained Posterior Stabilized prosthetic implant was used, with 11.4% of patients requiring a varus-valgus constraint implant. In 71.4% of the cases, a thinnest size liner of 10 mm was used. The use of the robotic system was never aborted for any reason. At final follow-up, the implant survival rate was 97.14%. Average OKS increased from 31.4 ± 9.4 to 41.5 ± 4.3, FJS-12 from 47.3 ± 19.3 to 80.7 ± 8.9; WOMAC at final follow-up was 17.8 ± 8.7, from 53.5 ± 21.3 preoperatively. Analyzing ROM, NRS and patient-reported outcome measures, there were significant differences in each parameter between prerevision surgery and final follow-up. CONCLUSIONS: This study highlights that in a cohort of patients undergoing robotic-assisted conversion from UKA to TKA, the use of an imageless procedure incorporating intraoperative bone morphing and alignment based on a functional philosophy has proven to be safe and has yielded excellent clinical and radiographic outcomes. LEVEL OF EVIDENCE: Level II, prospective cohort study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».