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为解决机器人全膝关节置换术（rTKA）生存率不明确及与传统全膝关节置换术（cTKA）差异不明的问题，研究人员开展了相关对比研究。结果显示，cTKA 在短长期随访中与 rTKA 的植入物生存率等无显著差异，rTKA 在功能结局指标上有轻微改善。该研究为临床手术选择提供参考。
膝关节是人体重要的负重关节，随着年龄增长以及生活方式的改变，膝关节骨关节炎（OA）的发病率逐年上升，严重影响患者的生活质量。全膝关节置换术（TKA）作为治疗晚期膝关节 OA 的金标准手术，能够有效缓解疼痛、改善关节功能。然而，传统 TKA（cTKA）在手术过程中，存在骨准备精度有限、软组织平衡困难等问题，可能影响手术效果和植入物的长期生存率 。
近年来，机器人辅助全膝关节置换术（rTKA）应运而生，其旨在提高骨准备精度、增加手术的可重复性。通过机器人的精准定位，理论上能更好地实现外科医生预期的屈伸间隙，达到更理想的功能对线，减少软组织松解。但 rTKA 在国际上成本较高，且其植入物的长期生存情况尚不明确 。此前虽有一些相关研究，但缺乏对生存率的评估，不同类型机器人系统（如半主动和主动系统）之间的差异也未得到充分研究。在这样的背景下，来自新加坡国立大学（National University of Singapore）等机构的研究人员开展了一项系统评价和荟萃分析，相关研究成果发表在《Arthroplasty》杂志上。
研究人员为了探究 rTKA 与 cTKA 在标准原发性膝关节 OA 病例中的植入物生存率差异，以及不同类型机器人系统的影响，进行了一系列研究。他们首先按照 PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta - analyses Statement）指南，在 MEDLINE、Embase、Cochrane Library 和 SCOPUS 等电子数据库中进行全面检索，筛选出比较 rTKA 和 cTKA 生存结果及相关并发症的研究 。然后，由三位独立的研究人员对筛选出的研究进行评估，包括研究的纳入和排除、风险偏倚评估以及数据提取等工作 。在数据处理阶段，运用 RStudio 软件进行随机效应荟萃分析，综合各项研究的数据，评估不同手术方式的生存率、并发症发生率、术后疼痛评分及功能结局等指标。
研究结果
- 纳入研究概况：经过严格筛选，最终纳入 20 项比较研究，其中 2804 例患者接受 cTKA，2599 例患者接受 rTKA。多数研究为低或中等风险偏倚，且未发现明显的发表偏倚 。
- 生存结果
- 2 年生存率：13 项研究报告了 2 年生存率，cTKA 组为 97.9%（95% CI：96 - 99），rTKA 组为 98.3%，两组无显著差异（P=0.7） 。半主动机器人系统的 rTKA 组生存率为 98.6%，与 cTKA 组相比也无显著差异（P=0.5） 。
- 5 年生存率：两项研究报告了 5 年生存率，cTKA 组为 96.8%（95% CI：90.3 - 99），rTKA 组为 97.1%，两组差异不显著（P=0.9） 。
- ≥10 年生存率：五项研究报告了 10 年或更长时间的生存率，cTKA 组为 96.9%（95% CI：95 - 98），rTKA 组为 97.8%，两组同样无显著差异（P=0.3） 。
- 次要结果
- 总体并发症发生率：cTKA 组总体并发症发生率均值为 7.6%（95% CI：3.8 - 9.2），rTKA 组为 5.3%，但两组差异无统计学意义（P=0.2） 。
- 术后疼痛评分：五项研究报告了术后疼痛评分，cTKA 组略高于 rTKA 组，但差异不显著（P=0.16） 。
- 功能结局评分：在膝关节协会评分（KSS）方面，cTKA 组和 rTKA 组在膝关节评分和功能评分上差异均不显著 。然而，在西方安大略和麦克马斯特大学骨关节炎指数（WOMAC）评分中，rTKA 组术后评分显著优于 cTKA 组（P=0.01） 。
研究结论与讨论
该研究表明，在标准原发性膝关节 OA 病例中，rTKA 在短期和长期随访中，虽能使生存结果有小幅度改善，但与 cTKA 相比，差异无统计学意义。同时，rTKA 在功能结局指标（如 WOMAC 评分）上有轻微改善，但对总体并发症发生率、术后疼痛评分和 KSS 的影响不显著 。此外，研究发现半主动机器人系统在短期至中期的生存率并不优于传统技术，但在这一时期，其生存率高于主动机器人系统 。这可能与主动系统较高的并发症发生率有关，如软组织损伤和骨折等 。然而，目前由于数据有限，尚无法对不同类型机器人系统进行明确比较。
从临床应用角度来看，该研究为医生和患者在选择手术方式时提供了重要参考。虽然 rTKA 在功能改善方面有一定优势，但考虑到其较高的成本，在实际应用中需要综合多方面因素进行决策 。同时，研究也指出未来需要更多高质量、长期随访的研究，以明确功能优势是否能转化为更好的生存结果，以及进一步探索不同机器人系统的最佳应用场景。在未来的研究中，还可以关注如何通过改进机器人技术、优化手术流程等方式，提高 rTKA 的成本效益，使其能够更好地服务于患者。此外，结合人工智能（AI）和机器学习（ML）算法等新兴技术，有望进一步提升 rTKA 的手术效果和患者预后 。
总之，这项研究为膝关节置换领域的发展提供了重要的依据，为后续研究指明了方向，对推动膝关节置换技术的进步具有重要意义。
