Comparison of Unicompartmental Knee Arthroplasty Versus High Tibial Osteotomy for Medial Knee Osteoarthritis: An Updated Meta‐Analysis of 56,000 Patients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Osteoarthritis (OA) is a prevalent degenerative joint disease primarily affecting hip and knee joints, with an estimated 300 million cases globally. This study is crucial as it provides an updated, comprehensive comparison of unicompartmental knee arthroplasty (UKA) and high tibial osteotomy (HTO) for treating medial knee osteoarthritis, offering valuable insights into their relative effectiveness. The findings aim to inform clinical decision‐making and improve patient outcomes by identifying the superior treatment option. A comprehensive search was conducted across PubMed, Cochrane Library, and Google Scholar until August 1, 2024. Statistical analysis used Review Manager 5.4 with a random‐effects model, risk ratio (RR), and mean differences (MD) with 95% confidence intervals (CI) for the dichotomous and continuous outcomes, respectively. The Newcastle‐Ottawa Scale was used for quality assessment, and funnel plots were used to analyze publication bias. GRADE assessment was done to gauge the certainty of the evidence. Thirty‐nine studies, involving a total of 56,686 patients, were evaluated for comparison. UKA significantly reduced the complications (RR = 0.37; 95% CI: [0.25, 0.54]; p < 0.0001; I2 = 30%), revision rates to total knee arthroplasty (TKA) (RR = 0.64; 95% CI: [0.41, 0.99]; p = 0.05; I2 = 72%) and postoperative pain (MD = −0.33; 95% CI: [−0.64, −0.03]; p = 0.03; I2 = 89%) compared to HTO, while range of motion (ROM) (RR = −3.55; 95% CI: [−7.16, 0.52]; p = 0.09; I2 = 98%) and walking speed (MD = 0.02; 95% CI: [−0.04, 0.07]; p = 0.56; I2 = 0%) and surgical site infections(RR = 1.40; 95% CI: [0.30, 6.53]; p = 0.67; I2 = 86%) were comparable. All the functional knee scores are comparable except the Hospital for Special Surgery (HSS) score, which is increased in UKA (MD = 2.63; 95% CI: [0.52, 4.74]; p = 0.01; I2 = 76%). UKA is superior to HTO, offering lower revision rates, reduced postoperative pain, fewer complications, and better functional scores.
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 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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».