Does Robotic-Assisted Functional Knee Positioning Result in Better Functional Outcomes One Year After Surgery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Robotic-assisted total knee arthroplasty (TKA) allows surgeons to individualize implant placement based on soft tissue and bony anatomy, called functional knee positioning (FKP). We aimed to compare patient-reported outcome measures (PROMs) of mechanically aligned total knee arthroplasty (MA-TKA) with functionally positioned total knee arthroplasty (FP-TKA). MATERIALS AND METHODS: Patients who underwent primary MA-TKA and FP-TKA were propensity score matched 1:1 (145 MA-TKA: 145 FP-TKA cases) using a prospectively collected institutional dataset. For FP-TKA cases, the surgeon followed functional positioning principles, individualizing planned implant position to balance the knee prior to bone cuts while minimizing the need for soft tissue releases. For MA-TKA, cases were mechanically aligned and gap balanced using standard techniques. The postoperative reduced Western Ontario and McMaster Arthritis Score (r-WOMAC) Pain and Function scores were compared at six months and one year using average and t-tests. The length of stay (LOS), as well as knee extension and flexion at six weeks were compared. RESULTS: There was no statistically significant difference in the r-WOMAC pain and r-WOMAC function scores between both groups at six months; however, both trended towards the FP-TKA group. At one year, the r-WOMAC function scores significantly improved for the FP-TKA group compared to controls (2.94 vs. 4.38; p=0.02). There was no significant difference in the r-WOMAC pain scores at one year. The FP-TKA cohort required a shorter LOS compared to those who had MA-TKA (1.75 vs. 2.36; p<0.0001). There was no significant difference in flexion or extension at six weeks between groups (p=0.77 and 0.18, respectively). CONCLUSION: We demonstrate that patients who underwent FP-TKA trended toward functional improvements at six months and significant improvements in function at one year (which did not reach minimally clinical important difference). Functional positioning strategies may improve patient-reported outcomes due to minimizing dissection and personalizing implant position.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».