Robotic‐assisted total knee arthroplasty achieves superior early postoperative outcomes compared to conventional techniques in patients with severe varus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose This study aimed to compare the clinical efficacy of robot‐assisted total knee arthroplasty (RATKA) and conventional total knee arthroplasty (CTKA) in patients with varying degrees of varus, and to determine the indications and advantages of RATKA. Methods A retrospective analysis was conducted on clinical data from patients with knee osteoarthritis who underwent either RATKA or CTKA. Univariate and multivariate linear regression analyses were performed to identify factors influencing postoperative hip–knee–ankle (HKA) angle deviation. Based on the degree of preoperative HKA angle deviation, patients were grouped into mild varus (HKA angle deviation <10°) and severe varus groups (HKA angle deviation ≥10°). Postoperative outcomes of the two surgical techniques were compared in patients with varying degrees of varus. These included lower limb alignment parameters such as HKA, posterior slope angle (PSA), medial proximal tibial angle (MPTA), and femoral distal lateral angle (FDLA); clinical functional scores including Hospital for Special Surgery score (HSS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), visual analog scale for pain (VAS), and range of motion (ROM); as well as operative time and the proportion of cases requiring soft tissue release. Alignment parameters and functional scores were assessed 1 week before surgery and 3 months postoperatively. Results A total of 218 patients were included. The mean ages of the RATKA and CTKA groups were 64.9 ± 6.5 years and 65.1 ± 5.7 years, respectively. The RATKA group included 15 males and 69 females, while the CTKA group included 29 males and 105 females. Multivariate analysis identified preoperative HKA angle deviation as the most important predictor of postoperative HKA alignment, with each 1° increase in preoperative deviation associated with an approximate 0.150° increase postoperatively. In patients with mild varus, there were no significant differences in alignment restoration or clinical scores between RATKA and CTKA. However, in the severe varus groups, RATKA demonstrated significantly better outcomes in terms of HKA, PSA, MPTA and FDLA alignment parameters, lower radiographic outlier rates, reduced need for soft tissue release, and superior HSS, WOMAC and VAS scores ( p < 0.05). Conclusion RATKA provides greater clinical benefits in patients with severe varus, offering more accurate limb alignment, improved implant positioning, and better short‐term functional outcomes. RATKA should be preferentially considered for patients with substantial preoperative HKA angle deviation. Level of Evidence Level Ⅲ, retrospective cohort study.
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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 | 0,001 |
| 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 ».