Robotic-assisted total knee arthroplasty with MAKO is associated with improved functional outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To improve functional outcomes following total knee arthroplasty (TKA), robotic systems have been introduced such as the MAKO (Stryker), the most widely used system globally at present. This systematic review aimed to compare the patient-reported outcome measures (PROMs) of robotic TKA (RTKA) to manual TKA (MTKA). Methods: Five electronic databases were systematically searched for eligible articles that used PROMs to compare MAKO RTKA to MTKA. The primary outcome was the Forgotten Joint Score (FJS). We defined follow-up periods as short (up to three months), medium (three months to one year), and long term (beyond one year). We pooled outcomes combining the Knee Society Scoring System (KSS), Oxford Knee Score (OKS), and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Meta-analyses were conducted using a random-effects model and reported using mean difference (MD) or standardized mean difference (SMD) and 95% CI. Results: In total, 22 articles evaluating 3,738 TKAs were included: 1,835 MTKAs and 1,903 RTKAs. The evidence level for most studies were IIa, due to few high-level studies. Using FJS, meta-analysis showed little difference at short-term follow-up (MD 11.49, 95% CI -5.62 to 28.59), but found a difference at medium-term follow-up (MD 5.50, 95% CI 2.19 to 8.81). This was not sustained at long-term follow-up (MD 23.89, 95% CI -16.50 to 64.27). Pooling all PROMs showed no difference in the short term (SMD 0.27, 95% CI -0.05 to 0.59), but results favoured RTKA at medium- (SMD 0.46, 95% CI 0.22 to 0.70) and long-term follow-up (SMD 0.40, 95% CI 0.13 to 0.66). Conclusion: There are few high-level studies, but based on current data MAKO RTKA may result in improved functional outcomes compared to MTKA. Further randomized controlled trials are required to provide robust data and to assess clinical and cost-effectiveness as well as a wider spectrum of early and late outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».