Standard Cruciate-Retaining Total Knee Arthroplasty Implants can Reproduce Native Kinematics
Dejtiar, David Leandro ; Bartsoen, Laura ; Wesseling, Mariska ; Wirix-Speetjens, Roel ; Vander Sloten, Jos ; Perez, Maria Angeles (Universidad de Zaragoza)
Resumen: Total knee arthroplasty (TKA) is a common procedure that has become the standard of treatment for severe cases of knee osteoarthritis. Biomechanics and quality of movement similar to healthy were found to improve patient-reported outcomes.
In this study, an evaluated musculoskeletal model predicted ligament, contact and muscle forces together with secondary tibiofemoral kinematics. An artificial neural network applied to the musculoskeletal model searched for the optimal implant position in a given range that will minimize the root-mean-square-error (RMSE) between post- TKA and native experimental tibiofemoral kinematics during a squat.
We found that, using a cruciate-retaining implant, native kinematics could be accurately reproduced (average RMSE 1.47 mm (± 0.89 mm) for translations and 2.89° (± 2.83°) for rotations between native and optimal TKA alignment). The required implant positions changes maximally 2.96 mm and 2.40o. This suggests that when using pre- operative planning, off-the-shelf CR implants allow for reproducing native knee kinematics post-operatively.
Idioma: Inglés
DOI: 10.29007/lj2j
Año: 2020
Publicado en: EPiC series in health sciences 4 (2020), 61-64
ISSN: 2398-5305
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/722535/EU/Predictive models and simulations in bone regeneration: a multiscale patient-specific approach/CuraBone
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Mec.Med.Cont. y Teor.Est. (Dpto. Ingeniería Mecánica)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. No puede utilizar el material para una finalidad comercial. Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.
Exportado de SIDERAL (2023-06-21-15:03:05)
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In this study, an evaluated musculoskeletal model predicted ligament, contact and muscle forces together with secondary tibiofemoral kinematics. An artificial neural network applied to the musculoskeletal model searched for the optimal implant position in a given range that will minimize the root-mean-square-error (RMSE) between post- TKA and native experimental tibiofemoral kinematics during a squat.
We found that, using a cruciate-retaining implant, native kinematics could be accurately reproduced (average RMSE 1.47 mm (± 0.89 mm) for translations and 2.89° (± 2.83°) for rotations between native and optimal TKA alignment). The required implant positions changes maximally 2.96 mm and 2.40o. This suggests that when using pre- operative planning, off-the-shelf CR implants allow for reproducing native knee kinematics post-operatively.
Idioma: Inglés
DOI: 10.29007/lj2j
Año: 2020
Publicado en: EPiC series in health sciences 4 (2020), 61-64
ISSN: 2398-5305
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/722535/EU/Predictive models and simulations in bone regeneration: a multiscale patient-specific approach/CuraBone
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Mec.Med.Cont. y Teor.Est. (Dpto. Ingeniería Mecánica)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. No puede utilizar el material para una finalidad comercial. Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.Exportado de SIDERAL (2023-06-21-15:03:05)
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Este artículo se encuentra en las siguientes colecciones:
Artículos > Artículos por área > Mec. de Medios Contínuos y Teor. de Estructuras
Registro creado el 2020-12-22, última modificación el 2023-06-22