Outcomes Of Total Knee Arthroplasty In Valgus Knees: A Comparative Study Of Surgical Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Background: Total knee arthroplasty (TKA) for valgus knee deformities presents significant surgical challenges due to soft-tissue imbalance, lateral contractures, and medial insufficiency. This study aimed to compare clinical and radiological outcomes of three surgical techniques : medial parapatellar with lateral release, lateral parapatellar, and robotic-assisted TKA. Methods: In this prospective cohort study, 138 knees from 120 patients with valgus deformity ≥10° were enrolled between January 2017 and December 2022. Patients were randomized into three intervention groups: Group A (medial approach with lateral release), Group B (lateral approach), and Group C (robotic-assisted TKA). Outcomes included intraoperative parameters, functional recovery (Knee Society Score [KSS], Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index [WOMAC], Visual Analog Scale [VAS]), range of motion, radiographic alignment, and complication rates, evaluated over a 24-month follow-up. Results: All groups showed significant postoperative improvement. Group C demonstrated the highest mean KSS (89.4 ± 5.8), lowest WOMAC score (11.8 ± 3.6), and greatest VAS reduction (2.1 ± 0.7; p < 0.01). Robotic TKA achieved superior mechanical axis restoration (mean HKA angle 0.8° ± 1.1°) and avoided formal soft-tissue releases. Complication rates were low and comparable across all groups, and implant survivorship was 100% at 24 months. Conclusion: Robotic-assisted TKA offers enhanced functional recovery, optimal alignment, and lower surgical trauma in valgus knees, particularly in severe deformities. It provides a reliable, reproducible solution with favorable mid-term outcomes, supporting its broader adoption in complex arthroplasty settings.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».