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Record W7001966656

L'utilizzo della chirurgia robotica nella protesica di ginocchio

2023· article· it· W7001966656 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2023
Typearticle
Languageit
FieldHealth Professions
TopicHealth and Medical Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationPower (physics)Significant difference
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'approccio alla chirurgia di Protesi Totale del Ginocchio (PTG) si è evoluto notevolmente in quasi cinque decenni, con l’obiettivo di sviluppare tecniche chirurgiche sempre meno invasive e caratterizzate da una più rapida ripresa postoperatoria. La PTG si è dimostrata un intervento chirurgico altamente efficace nel migliorare la qualità di vita dei pazienti sottoposti a tale procedura. L'aumento dell'aspettativa di vita e il problema dell'obesità, che contribuisce all'insorgenza dell'osteoartrosi, hanno portato a un notevole aumento del numero di pazienti più giovani (sotto i 65 anni) che richiedono la PTG. Sebbene la maggior parte dei pazienti riporti elevata soddisfazione dopo l'intervento, con una riduzione del dolore, un recupero del range di movimento e la capacità di ritornare a uno stile di vita più attivo, circa il 10-20% dei pazienti non è soddisfatto dei risultati, principalmente a causa delle loro aspettative e della persistenza di sintomi al ginocchio quali instabilità (soprattutto ai gradi intermedi di flessione) e dolore. Questa insoddisfazione è stata segnalata in particolare da parte di pazienti giovani e attivi, che richiedono livelli di performance post-operatoria più elevati. Negli ultimi decenni, sono state proposte diverse soluzioni per affrontare questo problema. L'introduzione di materiali avanzati, insieme a modifiche nel design delle protesi per migliorare la flessione, ridurre l'usura, ottimizzare la cinematica, adattarsi alle variazioni anatomiche di genere e razza, l’utilizzo di tecniche chirurgiche innovative ha portato a sviluppi con il potenziale di migliorare i risultati degli interventi di sostituzione del ginocchio. Oltre alle innovazioni nel design e nelle tecniche chirurgiche, sono stati introdotti sistemi noti come "CAS" (Computer Assisted Surgery), che includono la navigazione computerizzata e la robotica, i quali si pongono come obiettivi un allineamento articolare più aderente alla pianificazione pre-operatoria e una resezione ossea più precisa per massimizzare il recupero funzionale. Tra i fattori che sono responsabili dei risultati funzionali e della stabilità anche a lungo termine della protesi, rientrano certamente l’accurato posizionamento dell’impianto, il bilanciamento degli spazi di flessione ed estensione, il corretto release dei tessuti molli e la loro conservazione. L'interesse crescente per la robotica è dovuto principalmente alla possibilità di effettuare con assoluta precisione i tagli ossei e conseguentemente di posizionare le componenti protesiche secondo le preferenze di allineamento del chirurgico. L’utilizzo in real-time intraoperatorio del Robot permette di avere un feed-back istantaneo (riprodotto su un monitor in sala operatoria) sul range di movimento del ginocchio e sulla stabilità dello stesso a tutti i gradi di flesso-estensione, permettendo di effettuare un release mirato e verificabile sui tessuti molli. L’obiettivo di queste innovazioni è quello di ottenere protesi ben allineate e ben bilanciate per migliorare ulteriormente i risultati della PTG, sia in termini di outcomes clinici, sia in termini di sopravvivenza dell’impianto. I sistemi robotici consentono inoltre di raggiungere obiettivi di posizionamento dei componenti in maniera più riproducibile. In questo studio abbiamo confrontato gli outcomes clinico-funzionali di un gruppo di 20 pazienti sottoposti a intervento di protesi totale di ginocchio con piattaforma robotica ROSA knee system® di Zimmer Biomet, con quelli di un gruppo omogeneo di pazienti sottoposti allo stesso intervento ma con tecnica tradizionale, selezionati in base a età, sesso, BMI e presenza di comorbidità. La valutazione clinico-funzionale è stata effettuata mediante gli scores clinici, detti PROMS (Patient-Reported Outcome Measures), calcolati prima dell’intervento ed in occasione dell’ultimo follow-up. In particolare, abbiamo utilizzato il WOMAC Score (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index) pre e post-intervento e il Forgotten Joint Score-12 all’ultimo follow-up. I risultati ottenuti sono stati confrontati e analizzati mediante test-T di Student. Sono stati valutati e confrontati anche i tempi operatori e le emotrasfusioni effettuate durante il ricovero e sono state riportate le eventuali complicanze delle due procedure a confronto. L’analisi statistica dei dati ottenuti non ha evidenziato differenze significative tra i due gruppi di pazienti studiati, mentre in entrambi i casi si è ottenuto un miglioramento clinico-funzionale significativo rispetto al pre-operatorio. I tempi chirurgici sono stati superiori per la tecnica robotica in maniera significativa ed il tasso di emotrasfusioni nonché di complicanze è sovrapponibile nei campioni analizzati. La tecnica robotica ROSA si è dimostrata efficace e sicura per trattare i pazienti con PTG con risultati sovrapponibili alla tecnica tradizionale. Nella nostra opinione, considerati i costi attuali delle procedure, questa metodica trova indicazioni in casi selezionati e con gravi deformità articolari od extrarticolari.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.419
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.284 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
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