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Enregistrement W4412523272 · doi:10.1186/s13018-025-06100-8

EPMEDBOT robotic-assisted total knee arthroplasty amplifies the advantage of intraoperative dynamic gap balance and alignment monitoring – a prospective randomized controlled and single center study

2025· article· en· W4412523272 sur OpenAlexaboutno aff
Yiming Ren, Bo Li, Siyu Tian, Han-Ji Zhang, Wei-Yu Hou, Yunbo Sun, He-Jun Sun, Liang Liu, Meng-Qiang Tian

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Surgery and Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCapital Medical University
Mots-clésMedicineWOMACOsteoarthritisRange of motionTotal knee arthroplastyPerioperativeRadiographyOrthopedic surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Total knee arthroplasty (TKA) remains the primary treatment for end-stage knee osteoarthritis, with surgical navigation robots showing significant clinical benefits. This study aimed to evaluate and compare the radiographic and clinical outcomes of robot-assisted TKA (RATKA) using the EPMEDBOT-RATKA system against manual TKA. METHODS: A single-center study recruited 78 participants, with 66 patients randomized into two groups: 32 underwent RATKA and 34 underwent manual TKA. Key clinical outcomes, such as the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) score, Knee Society Score (KSS), and range of motion (ROM), were assessed and compared between the groups. Radiographic measures, including preoperative and postoperative hip-knee-ankle angle (HKA), the proportion of patients achieving HKA ≤ 3°, and postoperative prosthetic alignment, were also analyzed. Additionally, perioperative HKA axis values and flexion-extension gaps were dynamically monitored. RESULTS: The RATKA group had significantly longer tourniquet times and greater intraoperative blood loss compared to the manual TKA group. Both groups exhibited improved postoperative knee function, ROM, KSS, and WOMAC scores at follow-up, though no significant differences were observed between the groups. RATKA showed superior postoperative mechanical alignment (p < 0.05) and less variability in intraoperative alignment monitoring (p < 0.05). Furthermore, RATKA resulted in smaller discrepancies in flexion-extension and medial-lateral gaps compared to manual TKA (p < 0.05). Although the RATKA group displayed better postoperative prosthetic alignment angles, the difference between the groups was not statistically significant. CONCLUSION: The EPMEDBOT-RATKA system is a dependable TKA tool, providing benefits in dynamic gap balancing, alignment monitoring, and prosthetic positioning. While short-term clinical outcomes were similar between the two approaches, the enhanced alignment precision achieved with RATKA may contribute to improved long-term implant survival. Extended follow-up studies are necessary to confirm these potential long-term advantages.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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