Assessment of Pre-Operative Functional Differences in Patients Undergoing Total and Partial Knee Arthroplasties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Osteoarthritis (OA) is a prevalent joint disease causing significant disability, particularly in the knee often treated end-stage with joint replacement surgery. While partial knee arthroplasty (PKA) is noted for quicker recovery and better functionality compared to total knee arthroplasty (TKA), its underutilization highlights a gap in surgical decision-making, driven by a lack of objective data on pre-operative functional differences. Methods: This prospective observational study, conducted from November 2023 to April 2024 at St. Joseph’s Healthcare Hamilton, included 34 end-stage OA patients scheduled for knee arthroplasty. Participants underwent pre-operative functional assessments using markerless motion capture technology to analyze gait and mobility during walking and sit-to-stand tests. Results: The study found no significant differences in basic gait and sit-to-stand metrics between the PKA and TKA groups at a preferred pace. However, at a faster pace, PKA patients demonstrated greater adaptability, showing significant increases in peak stance knee flexion, knee flexion excursions, and stride length, compared to TKA patients whose gait patterns remained consistent across speeds. Conclusion: PKA patients exhibit greater functional adaptability in their pre-operative state, suggesting potential underestimation of their capabilities in current surgical evaluations. Incorporating varied-pace walking tests in pre-operative assessments may provide deeper insights into functional capabilities, influencing more tailored surgical decisions and potentially increasing the application of PKA in suitable candidates.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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; 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 ».