Robotic-Assisted versus Manually Implanted Total Hip Arthroplasty: A Clinical and Radiographic Comparison
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Component positioning during THA is one of the more critical surgeon-controlled factors as malposition has been associated with higher rates of hip dislocations, poor biomechanics, accelerated wear rates, leg length discrepancies (LLDs), and revision surgeries. In order to reduce the rates of component malposition and improve surgical accuracy, robotic-assisted THA has developed increased interest. The primary objective of this study was to compare patient outcomes following THA using the Mako Stryker robotic system (Stryker Orthopaedics, Mahwah, New Jersey) to outcomes in patients who underwent conventional instrumented THA. MATERIALS AND METHODS: Consecutive patients undergoing THA with a direct-lateral surgical approach from a single surgeon were reviewed. Patients were treated with either a robotic-arm assisted total hip arthroplasty (RTHA) or a conventional-instrumented total hip arthroplasty (CTHA). Minimum follow up was 16 months. RESULTS: Robotic-assisted THA significantly improved patient outcomes compared to conventional THA. No significant differences were observed in postoperative radiographic outcomes between the RTHA and CTHA cohorts. In our analysis, patients in the RTHA cohort compared to the CTHA cohort had significantly higher Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) (P<0.001) and Harris Hip Scores (P<0.05) at final follow up. There were no significant differences between the RTHA cohort and CTHA cohorts in regard to cup inclination (°) (P=0.10), hip length difference (mm) (P=0.80), hip length discrepancy (mm) (P=0.10), and global offset difference (mm) (P=0.20). CONCLUSION: Further studies, particularly prospective randomized studies, are necessary to investigate the short- and long-term clinical outcomes, possible long-term complications, and cost-effectiveness of robotic-assisted THA in regard to improving outcomes and accuracy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».