Robotic‐assisted partial knee surgery performances: A 10‐year follow‐up retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Robotic surgery has emerged as an advanced technique for facilitating knee prosthesis implantation, especially in cases requiring high precision. However, due to the recent introduction and implementation of this approach, long-term data on its outcomes remain limited in the literature. This study aims to assess implant survival, complications and reoperation rates resulting from robotic arm-assisted partial knee arthroplasties, with a long-term follow-up period. METHODS: A retrospective analysis was conducted on 236 patients who underwent robotic arm-assisted partial knee arthroplasty, with a minimum follow-up of 10 years. Clinical outcomes were evaluated, focusing on implant survival, complications, reoperation rates, and overall patient satisfaction. The study primarily examined medial unicompartmental knee arthroplasty (UKA), with Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Knee Society Score (KSS) Part 1 and KSS Function scores assessed preoperatively and at the last follow-up. RESULTS: Among the 236 patients, 212 were available at the last follow-up; satisfaction rates were overall positive, with 210 patients reporting being 'satisfied' or 'very satisfied'. Both WOMAC score and KSS showed statistically significant improvement postoperatively, both globally and in UKA patients specifically. CONCLUSIONS: The study demonstrates excellent long-term satisfaction rates, improved clinical outcomes and implant survival with minimal surgical morbidity. These findings offer valuable insights into the effectiveness of robotic arm-assisted knee arthroplasty. LEVEL OF EVIDENCE: Level III, retrospective comparative 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».