Does Alignment Technique in Medially Stabilized Total Knee Arthroplasty Affect the Patellofemoral Joint Biomechanics and Patient-reported Outcomes at 1 Year? A Prospective Registry-based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Current femoral components may produce a nonanatomical trochlea position with kinematic alignment (KA). This study compared effects of alignment on patellar tilt and patient-reported outcomes in medially stabilized total knee arthroplasty (MS-TKA). Methods MS-TKA patients from a prospective registry-based consecutive cohort were subdivided by alignment technique and patella resurfacing status. Impact of alignment technique stratified by patellar resurfacing on 1-year patellar tilt was investigated with analysis of variance. For alignment technique impact stratified by patellar resurfacing on 1-year Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), analysis of covariance including preoperative WOMAC pain and function scores as covariates were performed. Spearman's rank correlation was computed for patellar tilt vs WOMAC pain and function at 1 year. Results 295 MS-TKAs were included: mechanical alignment in 168 (56.9%), patella resurfaced in 137 (46.4%), mean age 68.0 years, mean body mass index 30.6 kg/m 2 . More women had nonresurfaced patellae (74.3%; P = .011), otherwise baseline demographics, radiological parameters, WOMAC, and lateral release rates were similar between groups. At 1 year, patellar tilt was higher for KA vs mechanical alignment (7.31 vs 5.90; P = .028) in both resurfaced and nonresurfaced TKA. No effect of alignment on baseline-adjusted WOMAC at 1 year was found in both resurfaced and nonresurfaced TKA. One-year patellar tilt did not correlate with WOMAC pain (r s = −0.004; P = .954) or function (r s = 0.016; P = .832). Conclusions Despite greater patellar tilt at 1year with KA, this study suggests alignment technique in MS-TKA does not adversely impact patella-femoral joint in a clinically significant manner, leading to similar patient-reported outcomes regardless of patellar resurfacing status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».