Kinematically aligned total knee arthroplasty is as effective in severe varus deformities as in mild deformities
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study compares the clinical outcomes and radiological measures of kinematic alignment total knee arthroplasty (KA-TKA) in patients with severe knee deformities to those with mild varus. METHODS: This retrospective cohort study included 145 patients with <10° varus malalignment and 145 patients with >10° varus. All cases underwent KA-TKA performed by a single surgeon using the same techniques between 2015 and 2022. The following variables were compared between groups: (1) demographic data, (2) clinical assessments including ROM, pre- and postoperative Oxford knee score (OKS) and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), as well as postoperative knee society score (KSS) and forgotten joint score (FJS) and (3) radiographic parameters including femoral mechanical angle (FMA), tibial mechanical angle (TMA) and hip-knee-ankle (HKA). All postoperative data were collected after 2-9 years of follow-up (median: 6 years). RESULTS: Preoperative parameters, including age, sex, height, weight, body mass index (BMI) and side of operation, were not significantly different between groups. Preoperative WOMAC and Oxford knee score (OKS) scores were significantly worse in the severe group (p < 0.001). However, both scores improved significantly more in the severe varus knees postoperatively. Postoperative KSS (mild: 87.31 ± 14.35 vs. severe: 83.79 ± 24.82, p = 0.93) and FJS (mild: 91.83 ± 8.09 vs. severe: 91.38 ± 12.16, p = 0.23) did not show significant differences. Though pre- and postoperative ROMs were significantly lower in the severe group (p < 0.001), they improved significantly in both groups without significant difference (p = 0.16). Preoperative HKA was 173.85 ± 1.79 degrees in the mild group and 159.83 ± 7.59 degrees in the severe group (p < 0.001). There was also a significant difference in preoperative FMA (p < 0.001) and TMA (p = 0.003) between groups. KA-TKA corrected HKA (13.44 ± 5.78 vs. 3.92 ± 2.36) and TMA (6.19 ± 5.41 vs. 2.10 ± 3.26) significantly more in patients with severe varus knee (p < 0.001). CONCLUSION: KA-TKA enhances clinical outcomes in individuals with severe knee varus to a degree comparable to those with mild varus. This technique achieves a more profound correction of HKA alignment in severe cases than in mild cases. KA-TKA may be a viable approach, but further prospective comparative studies are needed, especially in patients with severe deformities. LEVEL OF EVIDENCE: Level III.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».