A modified minimally invasive subvastus approach shows superior early postoperative clinical outcomes compared to the medial parapatellar approach in total knee arthroplasty for osteoarthritis patients: a comparative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study compared the modified minimally invasive subvastus approach (MMSA) versus the medial parapatellar approach (MPA) in total knee arthroplasty (TKA) for osteoarthritis, focusing on perioperative blood loss, postoperative pain, quadriceps strength, and knee mobility. METHODS: In this retrospective cohort study, we enrolled patients undergoing TKA from June 2020 to June 2022. Inclusion criteria were adults aged 40-80 with end-stage knee osteoarthritis undergoing primary TKA. Exclusion criteria included neuromuscular disorders, active infections, severe osteoporosis, prior knee surgery, and rheumatoid arthritis. We compared the MMSA group (n = 36) with the MPA group (n = 57) for primary outcomes including blood loss, postoperative pain, quadriceps strength, knee range of motion, and clinical scores including Oxford Knee Score (OKS) and Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) score. RESULTS: The MMSA group showed reduced blood loss, less pain on day 3, and better quadriceps strength and knee mobility compared to the MPA group. Clinical scores (WOMAC and OKS) were significantly better in the MMSA group in the early postoperative period, indicating improved function and reduced pain. However, the MMSA group had longer operation times. Long-term recovery and prosthesis placement accuracy, including prosthesis angles, were similar in both groups. CONCLUSION: The MMSA offers superior short-term outcomes post-TKA without compromising long-term recovery, indicating its potential as a preferred approach for patients aiming to minimize postoperative complications and expedite recovery. This study provides evidence for the clinical superiority of MMSA in the early postoperative period.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».