Prótesis de rodilla. Análisis del beneficio clínico entre la conservación o resección del ligamento cruzado posterior
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: La artroplastia total de rodilla es una de las intervenciones más eficientes y consolidadas en el campo de la cirugía ortopédica para el tratamiento de la artrosis de rodilla avanzada, cuando fracasan las medidas terapéuticas no quirúrgicas. En la actualidad, continúa la controversia con respecto a si el ligamento cruzado posterior debe mantenerse o resecarse durante el procedimiento quirúrgico. Objetivo: El objetivo de nuestro estudio, fue comparar los resultados clínicos con un seguimiento mínimo de 10 años entre los pacientes que fueron tratados con artroplastia primaria de rodilla con retención del ligamento cruzado posterior y los que fueron tratados con una artroplastia primaria de rodilla estabilizada posterior tras resección del ligamento cruzado posterior. Material y Métodos: Estudio de casos y controles de 268 pacientes que se sometieron a una artroplastia primaria de rodilla con retención del ligamento cruzado posterior, versus 211 pacientes con diseño estabilizado posterior, con el mismo sistema de artroplastia excepto en el mecanismo de poste-leva y con un seguimiento mínimo de 10 años. La evaluación clínica se realizó mediante la escala Knee Society System, el cuestionario Western Ontario y MacMasters Universities y Short-Form 12 , el rango de movilidad de la rodilla y grado de satisfacción del paciente. Resultados: Con ambos diseños protésicos, obtuvimos resultados clínicos exitosos sin encontrar diferencias significativas en las puntuaciones funcionales globales, del rango de movilidad y en las puntuaciones relacionadas con el paciente o su satisfacción. Además, la tasa de complicaciones y la supervivencia del implante fueron similares en ambos grupos. Conclusiones: En artrosis de rodilla con integridad del ligamento cruzado posterior, tanto la artroplastia primaria con retención del ligamento cruzado posterior como la artroplastia primaria postero-estabilizada, proporciona buenos resultados clínicos a 5 y 10 años, no encontrando la superioridad de un diseño sobre el otro. Ambos modelos protésicos se pueden usar esperando resultados satisfactorios a largo plazo y una alta supervivencia del implante.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".