基于CT的规划在机器人辅助全膝关节置换术中的预测准确性:一项前瞻性观察性队列研究

时间:2025年11月29日
来源:Journal of Oral Biology and Craniofacial Research

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机器人辅助膝关节置换术(RA-TKA)通过术前CT三维建模准确预测骨切除量和假体尺寸,本研究前瞻性纳入40例膝关节骨关节炎患者,结果显示87.5%骨切除偏差小于2mm,假体尺寸100%准确,术后机械轴对齐良好,证实RA-TKA在精准外科中的优势。

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瓦尔多·冈萨雷斯(Waldo Gonzalez)|豪尔赫·伊斯拉(Jorge Isla)|拉斐尔·卡尔沃(Rafael Calvo)|大卫·菲格罗亚(David Figueroa)
智利圣地亚哥发展大学(Universidad del Desarrollo)德国诊所医学院(Facultad de Medicina, Clinica Alemana Santiago)

摘要

背景

选择合适的植入物尺寸对于成功进行全膝关节置换术(Total Knee Arthroplasty,TKA)至关重要。机器人辅助的全膝关节置换术(Robot-Assisted TKA,RA-TKA)利用术前基于CT的规划来提高预测植入物尺寸和所需骨切除量的准确性。我们假设RA-TKA系统能够在手术过程中准确预测骨切除量和组件尺寸,并保持精确的对齐。

方法

收集了我们机构进行的RA-TKA手术的结果数据。通过术前标准CT扫描创建膝关节的三维(3D)模型,以估算股骨和胫骨所需的骨切除量,并确定最合适的植入物尺寸。手术过程中,将这些图像与患者的解剖结构对齐,从而创建一个定制模型,便于实时评估膝关节伸展/屈曲间隙内的内外平衡以及TKA组件的对齐情况。我们测量了预测值与实际骨切除量和植入物尺寸之间的差异,并测量了术后下肢的机械轴。

结果

40名患者因严重骨关节炎接受了TKA手术。RA-TKA系统在所有情况下都能准确预测股骨和胫骨组件的尺寸(准确率100%)。在评估的240个骨切除部位中,87.5%的切除量与术前计划偏差小于2毫米,表明其准确性很高。在股骨外侧髁(p=0.03)和胫骨外侧平台(p<0.001)的切除量上存在显著差异,而其他部位的切除量变化较小。

结论

RA-TKA平台提升了术前规划和术中操作的水平,实现了精确的骨切除、正确的组件尺寸选择以及良好的术后对齐效果。

证据水平

IV级。

部分内容摘录

背景

全膝关节置换术(TKA)是治疗严重膝关节骨关节炎的常见手术方法,旨在缓解疼痛、恢复功能并提高生活质量。2017年至2019年间,英国报告了312,167例初次膝关节置换手术,占全国登记病例的24%(1)。在美国,预计到2030年TKA手术数量将增加673%,达到每年约348万例,这一趋势受到人口老龄化和发病率上升的影响。

方法

本研究是一项前瞻性观察性研究,重点关注技术准确性,研究对象为2023年11月至2024年5月期间接受RA-TKA(使用Mako、Stryker、Mahwah等品牌器械)手术的患者。主要分析基于完整的术中切除记录(包括计划切除量与实际切除量、组件尺寸及术中冠状对齐情况)。
伦理审查由我们中心的健康与残疾伦理委员会进行(批准日期:2013-01)。所有患者均签署了知情同意书。

结果

本研究共纳入40名因严重骨关节炎(Kellgren-Lawrence分级III和IV级)接受TKA手术的患者。患者平均年龄为70.6岁(标准差SD=9.5岁),平均体质指数(BMI)为29 kg/m²(标准差SD=3.7)。术前KOOS JR评分为45.9分(标准差SD=10.7分),术后KOOS JR评分为78.2分(标准差SD=12.1分),平均改善幅度为32.2分(标准差SD=16.1分)(表1)。

讨论

本研究的主要发现强调了RA-TKA系统在辅助术前骨切除和植入物尺寸规划方面的准确性,以及根据外科医生偏好实现理想术后对齐的能力。RA-TKA是骨科手术领域的一项新技术趋势,提升了外科医生的信心和手术精度。这与先前的研究结果一致,这些研究强调了RA-TKA在冠状平面最佳对齐方面的优势。

结论

在这项前瞻性单臂队列研究中,RA-TKA在基于CT的规划与术中骨切除及组件尺寸的匹配方面表现出高度一致性,术后冠状对齐情况接近理想状态。这些结果体现了技术上的准确性,但尚未与传统手术方法进行临床效果对比。未来需要开展带有放射学随访和患者满意度调查(PROMs)的对照研究。

患者知情同意书

所有患者均已签署知情同意书,同意数据被用于研究。

数据获取

数据可向作者索取。

利益冲突声明

我们与本综述内容无关的任何利益冲突。

作者贡献

所有作者均参与了本稿的设计、分析和报告工作。两位作者均阅读并批准了最终提交的稿件。

伦理声明

资金来源

本文的撰写未使用任何外部资金支持。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢

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