Significantly greater alignment accuracy with robotic assistance in UKA .
Cette étude a été identifiée comme étant potentiellement à fort impact.
L'indicateur High Impact de l'ENP, basé sur l'IA, estime l'influence qu'un article est susceptible d'avoir en intégrant des signaux provenant à la fois de la revue dans laquelle il est publié et du contenu scientifique de l'article lui-même.
Développé à l'aide d'un traitement du langage naturel de pointe, le modèle High Impact de l'ENP prédit avec plus de précision les futures citations d'une étude que le seul facteur d'impact de la revue.
Cela permet d'identifier plus tôt les recherches cliniquement significatives et aide les lecteurs à se concentrer sur les articles les plus susceptibles d'influencer les pratiques futures.
Improved Accuracy of Component Positioning with Robotic-Assisted Unicompartmental Knee Arthroplasty: Data from a Prospective, Randomized Controlled Study
J Bone Joint Surg Am. 2016 Apr 20;98(8):627-35139 patients scheduled for unicompartmental knee arthroplasty were randomized to the procedure using either robotic-assistance technology or conventional instrumentation. The purpose of this study was to compare the accuracy of postoperative component alignment, relative to preoperatively planned alignment, between groups. Postoperative CT was performed at 3 months. The robotic-assistance group demonstrated significantly lower median error between pre- and postoperative alignment of femoral and tibial components in the sagittal, coronal, and axial planes when compared to the group which underwent surgery with conventional instrumentation.
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