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DOI: 10.1055/s-0045-1809036
Análisis Descriptivo y Analítico de la Implemetación de Cirugia con Asistencia Robótica en Artroplastia Unicompartimental en un Centro de Salud
Article in several languages: español | EnglishResumen
Introducción La cirugía asistida por sistemas robóticos ha revolucionado diversas especialidades quirúrgicas, incluyendo la ortopedia, al optimizar la precisión en la alineación y el posicionamiento de los implantes. Este avance podría ser especialmente relevante en la artroplastia unicompartimental de rodilla, donde los problemas de alineamiento impactan la durabilidad de los implantes. Sin embargo, la transición hacia esta tecnología enfrenta desafíos como altos costos y la curva de aprendizaje quirúrgica.
Objetivo Evaluar la implementación de la cirugía asistida por robot en artroplastia unicompartimental de rodilla, incluyendo una fase de entrenamiento estructurado y su impacto en el tiempo quirúrgico y los resultados radiológicos.
Método Se empleó el sistema robótico NAVIO en un proceso estructurado con dos fases: laboratorio (modelos plásticos y piezas cadavéricas) y clínica (16 pacientes). Los resultados analizados incluyeron tiempo quirúrgico, alineación radiológica y éxito del procedimiento.
Resultados En la fase de laboratorio, el tiempo quirúrgico disminuyó significativamente en modelos plásticos (p < 0.01). Aunque no se encontraron diferencias significativas en las medidas radiológicas entre grupos inicial y avanzado, la frecuencia de alineaciones exitosas mejoró en la fase clínica. En esta última, el análisis multivariado mostró mayor homogeneidad en comparación con la fase de laboratorio.
Conclusiones El entrenamiento estructurado permitió reducir la heterogeneidad del tiempo quirúrgico y mejorar los resultados clínicos iniciales. Estos hallazgos destacan la importancia de una preparación adecuada para optimizar el uso de sistemas robóticos en cirugía ortopédica.
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Palabras Claves
artroplastia de rodilla - cirugía robótica - tiempo quirúrgico - entrenamiento quirúrgicoIntroducción
La cirugía asistida por sistemas robóticos representa uno de los avances más recientes en el ámbito quirúrgico, con aplicaciones en diversas especialidades como la cirugía abdominal, transoral, urológica y ortopédica.[1] En el campo de la ortopedia, particularmente en las artroplastías unicompartimentales, esta tecnología ofrece al cirujano herramientas para optimizar la alineación y el posicionamiento de los implantes, lo cual potencialmente, se traduce en lograr mejores resultados clínicos y funcionales, así como para prolongar la durabilidad de los implantes.[2] [3]
El aumento de la precisión ofrecida por la asistencia robótica tendría un mayor impacto en la cirugía de reemplazo unicompartimental de rodilla, donde los problemas de alineamiento han sido documentados como una de las principales razones para la menor sobrevida de los implantes respecto a artroplastia total (ATR),[4] especialmente en centros de bajo volumen y cirujanos de menor experiencia.[5] [6] Siendo una herramienta poderosa para disminuir la brecha existente en los resultados quirúrgicos de artroplastia unicompartimental comparada con artroplastía total.[7] [8] [9]
El paso de la cirugía convencional a la asistida por robot enfrenta múltiples desafíos, entre ellos los costos y el esfuerzo de adquirir destrezas con las nuevas tecnologías. Si bien los costos iniciales de la tecnología robótica se elevan, su adopción podría resultar costo-efectiva si se logra reducir la tasa de revisión a corto y largo plazo. Por otro lado, el proceso de aprendizaje de nuevas tecnologías genera estrés tanto en los cirujanos como en el personal quirúrgico, lo que aumenta los tiempos operatorios y el riesgo de complicaciones.[10] En este contexto, el entrenamiento previo en laboratorio se presenta como una estrategia clave para facilitar la transición, reduciendo la duración de la curva de aprendizaje y disminuyendo la tasa de eventos adversos.[11] Sin embargo, la mayoría de las publicaciones se enfoca en describir la implementación clínica, no existen publicaciones de cómo realizar adecuadamente esta transición ni como entrenarse adecuadamente.
Este estudio tiene como objetivo caracterizar y evaluar la experiencia en la implementación de cirugía robótica para artroplastia unicompartimental de rodilla en un centro de salud. Dicha implementación se planificó en forma estructurada, iniciándose con una fase de entrenamiento dividida en dos etapas, primero en un entrenamiento en hueso plásticos y luego en piezas cadavéricas para luego pasar a la fase clínica inicial. Nuestra hipótesis es que los procedimientos en la fase clínica serán más homogéneos en cuanto al tiempo del procedimiento y al alineamiento de la artroplastia unicompartimental que en la fase de entrenamiento.
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Método
Se diseñó una implementación de cirugía asistida por robot de forma estructurada usando el sistema de asistencia robótica NAVIO (Blue Belt Technologies®, Plymouth, MN). El proceso fue completado por dos cirujanos (RN y JD), ambos con más de 15 años de experiencia en artroplastia unicompartimental convencional, quienes intercambiaron rol de primer cirujano y ayudante durante entrenamiento y fase clinica. Los desenlaces principales analizados, tanto durante el entrenamiento como en la etapa clínica, incluyeron el tiempo del procedimiento y los resultados radiológicos relacionados con el alineamiento y la posición de los componentes protésicos.
Durante todo el proceso se utilizó el modelo protésico Journey™ UNI (Smith & Nephew, Inc®., Cordova, TN, EE. UU.). El proceso de implementación se dividió en dos fases: laboratorio y clínica, en las cuales ambos cirujanos alternaron roles entre cirujano principal y asistente.
Fase de Entrenamiento en Laboratorio
El entrenamiento en laboratorio se llevó a cabo mediante dos actividades consecutivas:
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Modelos artificiales ("sawbones") Se utilizaron ocho modelos de rodilla artificial en los que ambos cirujanos realizaron cortes asistidos por robot para familiarizarse con el instrumental. Se registró el tiempo total necesario para completar cada procedimiento. Esta actividad se completó durante la primera semana.
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Piezas cadavéricas Se emplearon 11 piezas cadavéricas que incluían hemipelvis a pie. El tiempo quirúrgico fue registrado desde la identificación de los puntos de referencia anatómicos (mapeo) hasta la colocación de los implantes de prueba. Las primeras siete piezas se clasificaron como grupo "inicial" (realizadas en las semanas 2 y 3) y las últimas cuatro como grupo "avanzado" (semana 4). En todos los casos se obtuvieron radiografías postoperatorias para evaluar la posición de los componentes.
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Fase Clínica
La etapa clínica incluyó los primeros 16 casos consecutivos realizados por los dos cirujanos, alternando roles entre principal y asistente. El tiempo quirúrgico se definió como el período entre el inicio del abordaje y el cierre de la piel, registrado en la ficha clínica electrónica de la institución. Los casos fueron arbitrariamente clasificados en dos grupos: "inicial" (primeros ocho) y "avanzado" (últimos ocho). Las cirugías se realizaron en decúbito supino con torniquete, utilizando un abordaje anterior para la exposición de la articulación. Al igual que en la fase de laboratorio, se obtuvieron radiografías postoperatorias para evaluar la posición de los componentes.
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Evaluación Radiológica
Se obtuvieron radiografías anteroposteriores y laterales de rodilla, tanto en piezas cadavéricas como en pacientes. Las mediciones radiológicas evaluadas, con sus respectivos valores esperados,[12] fueron:
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Ángulo femoral distal medial anatómico (FDMa): 98° ± 3°.
-
Ángulo tibial mecánico medial anatómico (TPMa): 87° ± 3°.
-
Ángulo femoral sagital (FS): 45° ± 3°.
-
Pendiente tibial posterior (ST): 5° ± 3°.
El tamaño de los componentes se clasificó como adecuado, sobredimensionado o subdimensionado, según las proporciones en fémur y tibia conforme a los criterios del fabricante (Journey™ UNI, Smith & Nephew).
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Análisis Estadístico
Para evaluar la evolución del tiempo quirúrgico, se estimó la correlación de Spearman, realizando pruebas de hipótesis para determinar si la correlación era significativamente distinta de cero.
En las comparaciones entre los grupos "inicial" y "avanzado" de ambas fases (laboratorio y clínica) las variables categóricas (como el tamaño de los componentes) fueron evaluadas mediante la prueba exacta de Fisher; mientras que las variables continuas (como ángulos radiológicos) se utilizó la prueba de diferencia de medianas para muestras no pareadas.
La precisión del alineamiento se evaluó comparando la frecuencia de medidas radiológicas dentro de los rangos esperados, realizando una comparación entre los grupos iniciales y avanzados. Además, se consideró exitoso el alineamiento si al menos cuatro de las cinco mediciones cumplían con los valores objetivos.
Finalmente, se realizó un análisis multivariado mediante discriminante logístico, integrando las cinco medidas radiológicas para clasificar los casos como "iniciales" o "avanzados". Se reportó el error estimado de clasificación respecto al etiquetado original de la observación.
Se consideró un nivel de significancia de 0.05, y el análisis estadístico se realizó utilizando Stata versión 11.2 (StataCorp LP, College Station, Texas, EE. UU.).
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Resultados
Ambos cirujanos completaron exitosamente la fase de entrenamiento y posteriormente realizaron las cirugías correspondientes a la fase clínica.
En cuanto al tiempo del procedimiento, se observó una correlación negativa entre el tiempo y el avance de los casos en todas las etapas evaluadas, lo que indica una disminución del tiempo empleado. Sin embargo, esta asociación fue significativa únicamente durante la etapa de sawbones (rho = −0.99, p < 0.01). En el [gráfico 1] se aprecia que, en los modelos plásticos, el primer caso tomó más tiempo, seguido por una disminución en los casos 2 al 4, y una reducción aún mayor en los casos 5 al 8.


Las medianas de las medidas radiológicas no mostraron diferencias estadísticamente significativas entre los primeros 7 casos cadavéricos del grupo “inicial” y los últimos 4 casos del grupo “avanzado” ([Tabla 1]). Resultados similares se observaron en la fase clínica, donde tampoco se encontraron diferencias significativas en las medianas de las medidas radiológicas entre los grupos inicial y avanzado ([Tabla 2]). Asimismo, el tamaño del implante no presentó diferencias significativas entre estos grupos, tanto en la etapa de laboratorio como en la clínica ([Tablas 1] y [2]).
INICIAL |
AVANZADO |
TOTAL |
P |
|
---|---|---|---|---|
N |
7 |
4 |
11 |
|
FDLA |
93.7° (89.5°-98.3°) |
93.5° (93.1°-95.3°) |
93.5° (89.5°-98.3°) |
0.85 |
TPMA |
87.3° (83.5°-89.9°) |
88.1° (85.5°-95.3°) |
87.3° (83.5°-95.3°) |
0.71 |
SLOPE TIBIAL |
4.3° (1.8°-7.7°) |
5.5° (0.4°-7.3°) |
5.21° (0.4°-7.7°) |
0.85 |
SF |
40.4°(39°-49.6°) |
42.4° (32.5°-52.9°) |
40.4° (32.5°-52.9°) |
0.71 |
TAMAÑO CORRECTO |
4 (57%) |
3 (75%) |
7 (64%) |
0.53 |
Pacientes |
Inicial |
Avanzado |
Total |
P |
---|---|---|---|---|
n |
8 |
8 |
16 |
|
FDMa |
97.5° (94.7°-100.1°) |
98.5° (94.6°-102.1°) |
93.5° (89.5°-98.3°) |
0.14 |
TPMa |
86.2° (82.7°-89.4°) |
88.0° (84.3°-91.7°) |
87.3° (83.5°-95.3°) |
0.14 |
Slope tibial |
4.4° (2.0°-4.9°) |
4.7° (1.7°-7.0°) |
5.21° (0.4°-7.7°) |
0.60 |
SF |
46.3° (43.7°-57.2°) |
45.2° (41.6°-51.1°) |
46.1° (41.6°-57.1°) |
0.27 |
Tamaño correcto |
8 |
8 |
16 (100%) |
0.99 |
Respecto a la frecuencia de obtención del valor esperado para cada variable radiológica en la fase de entrenamiento cadavérico se observa que fue baja para el ángulo femoral distal anatómico y para el slope tibial tanto en los iniciales como en los avanzados, obteniendo menos del 50% ([Tabla 3]). Ambas medidas mejoraron sustancialmente en la fase clínica para los 16 casos.
Inicial |
Avanzado |
p* |
|
---|---|---|---|
Entrenamiento cadaverico (n) |
7 |
4 |
|
• FDLa |
2 (29%) |
1 (25%) |
0.99 |
• TPMa |
6 (86%) |
3 (75%) |
0.99 |
• Slope tibial |
6 (85%) |
3 (75%) |
0.99 |
• SF |
1 (14%) |
1 (25%) |
0.99 |
• Tamaño adecuado |
4(57%) |
3(75%) |
0.99 |
• Éxito |
2 (29%) |
1 (25%) |
0.72 |
Fase clínica (n) |
8 |
8 |
|
• FDMa |
7 (88%) |
6 (75%) |
0.99 |
• TPMa |
6 (75%) |
7 (88%) |
0.99 |
• Slope tibial |
7 (88%) |
7 (88%) |
0.99 |
• SF |
6 (75%) |
6 (75%) |
0.99 |
• Tamaño adecuado |
8 (100%) |
8 (100%) |
0.99 |
• Éxito |
7 (88%) |
7 (88%) |
0.99 |
En relación con el éxito del procedimiento, en la etapa de laboratorio cadavérico se lograron dos procedimientos exitosos en el grupo inicial y uno en el grupo avanzado. Por otro lado, en la etapa clínica, se alcanzaron siete procedimientos exitosos tanto en el grupo inicial como en el avanzado ([Tabla 3]).
Por último, el análisis multivariado mediante discriminante logístico logró una clasificación perfecta entre los grupos inicial y avanzado durante la fase de entrenamiento en laboratorio, es decir dada las características del procedimiento el análisis permitió identificar sin errores si pertenecía al grupo inicial o avanzado. Siendo la duración del procedimiento la variable más relevante para discriminar entre los grupos. En contraste, en la fase clínica, la tasa de error de clasificación fue de 0.25. Este resultado refleja una mayor homogeneidad general (en términos de tiempo y resultados radiológicos) durante la fase clínica en comparación con el laboratorio cadavérico ([Tabla 1]).
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Discusión
Este estudio describe y analiza el proceso de implementación de a cirugía asistida por robot en artroplastia unicompartimental de rodilla desde la fase de entrenamiento a los primeros resultados clínicos. El principal hallazgo es que el tiempo quirúrgico y el alineamiento radiológico fue homogéneo en los primeros 16 casos, no existiendo diferencias significativas entre los primeros (“inicial) y segundos (“avanzado”) 8 casos. Si bien no es posible determinar si esto está directamente relacionado con la fase de aprendizaje al no existir grupo control, la mayor heterogeneidad de los mismos cirujanos en la etapa de sawbone (tiempo de cada procedimiento), así como en la fase de entrenamiento cadavérico (análisis multivariado por discriminante logístico) permite establecer la importancia de realizar un entrenamiento estructurado.
Estudios previos en artroplastia unicompartimental realizados en una cohorte de un solo cirujano se describe que a partir del sexto caso se obtienen tiempos quirúrgicos óptimos y un nivel de confianza adecuado de todo el equipo quirúrgico.[13] Sin embargo, este estudio no menciona como se realizó el entrenamiento pre-clínico. Si bien el mismo estudio menciona una mejoría respecto a cirugía convencional en la precisión de los implantes femoral y tibial,[13] no analiza desde que caso los resultados fueron más consistentes, no pudiéndose realizar una comparación con el presente estudio.
Por otra parte, Wallace et al. reporta una disminución en el tiempo quirúrgico de 46 minutos entre el caso más lento y el más rápido, siendo el ahorro de tiempo más significativo durante el corte o esculpido del hueso con la fresa de alta velocidad usando el Sistema NAVIO.[14] En el presente estudio, se observan tiempos quirúrgicos homogéneos en los 16 casos analizados, probablemente porque la adaptación al uso de la fresa de alta velocidad se produjo en la fase de entrenamiento. Lamentablemente el diseño del estudio no permite establecer cuanto es el mínimo de casos para lograr familiarizarse con la fresa.
Otros estudios han demostrado la importancia del entrenamiento en sawbone para lograr confianza en el uso de la fresa, incluso cuando se compara cirujanos con distinto grado de expertiz en artroplastia unicompartimental.[15] Esto es de especial importancia en el sistema NAVIO o CORI dado que usa una fresa, siendo que los cirujanos estan acostumbrados al uso de guias y sierras en sistemas convencionales. Por otra parte, la experiencia y volumen del cirujano son uno de los principales factores asociados a la sobrevida de la artroplastia unicompartimental lo que necesariamente requiere un entrenamiento adecuado para la transición de convencional a asistencia robótica.[8] [16] Futuros estudios deberían establecer si efectivamente la cirugía robótica permite disminuir las complicaciones y revisiones en cirujanos con menor volumen respecto a expertos.
Si bien el presente estudio no permite establecer cual es la mejor forma de iniciarse en cirugía asistida por robot, describe y analiza un camino para la implementación, mostrando que permite obtener tiempos quirúrgicos y resultados radiológicos homogéneos en los primeros 16 casos clínicos. Por otra parte, no se reportan complicaciones relacionadas al uso de la cirugía robótica en la fase clínica.
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Conclusión
Un entrenamiento estructurado que incluye entrenamiento con sawbones y piezas cadavéricas permite tiempos quirúrgicos y resultados radiológicos homogéneos entre los primeros casos del uso de cirugía robótica en cirugía unicompartimental de rodilla.
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Conflictos de Interés
El Dr. Roberto Negrín declaró haber recibido pagos u honorarios por presentaciones, ponencias y la impartición de clases en eventos educativos para Smith&Nephew.
Todos los autores declaran no tener ningún conflictos de interés.
Ética de la Investigación y Consentimiento del Paciente
El consentimiento por escrito para la publicación de los datos del paciente se incluyó en el documento del comité de ética.
Financiamiento
Esta investigación no recibió ninguna subvención específica de ninguna agencia de financiación del sector público, comercial o sin fines de lucro.
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Referencias
- 1 Maza G, Sharma A. Past, Present, and Future of Robotic Surgery. Otolaryngol Clin North Am 2020; 53 (06) 935-941
- 2 Foissey C, Batailler C, Vahabi A, Fontalis A, Servien E, Lustig S. Better accuracy and implant survival in medial imageless robotic-assisted unicompartmental knee arthroplasty compared to conventional unicompartmental knee arthroplasty: two- to eleven-year follow-up of three hundred fifty-six consecutive knees. Int Orthop 2023; 47 (02) 533-541
- 3 Negrín R, Ferrer G, Iñiguez M. et al. Robotic-assisted surgery in medial unicompartmental knee arthroplasty: does it improve the precision of the surgery and its clinical outcomes? Systematic review. J Robot Surg 2020; •••: 1-13
- 4 Assor M, Aubaniac JM. [Influence of rotatory malposition of femoral implant in failure of unicompartimental medial knee prosthesis]. Rev Chir Orthop Repar Appar Mot 2006; 92 (05) 473-484
- 5 Murray DW, Liddle AD, Dodd CA, Pandit H. Unicompartmental knee arthroplasty: is the glass half full or half empty?. Bone Joint J 2015; 97-B (10, Suppl A) 3-8
- 6 Mohammad HR, Judge A, Murray DW. The influence of surgeon caseload and usage on the long-term outcomes of mobile-bearing unicompartmental knee arthroplasty: an analysis of data from the national joint registry for England, Wales, northern Ireland, and the Isle of Man. J Arthroplasty 2023; 38 (02) 245-251
- 7 Weber M, Worlicek M, Voellner F. et al. Surgical training does not affect operative time and outcome in total knee arthroplasty. PLoS One 2018; 13 (06) e0197850
- 8 Bini S, Khatod M, Cafri G, Chen Y, Paxton EW. Surgeon, implant, and patient variables may explain variability in early revision rates reported for unicompartmental arthroplasty. J Bone Joint Surg Am 2013; 95 (24) 2195-2202
- 9 Kennedy JA, Palan J, Mellon SJ. et al. Most unicompartmental knee replacement revisions could be avoided: a radiographic evaluation of revised Oxford knees in the National Joint Registry. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc 2020; 28 (12) 3926-3934
- 10 Konan S, Maden C, Robbins A. Robotic surgery in hip and knee arthroplasty. Br J Hosp Med (Lond) 2017; 78 (07) 378-384
- 11 Atesok K, Mabrey JD, Jazrawi LM, Egol KA. Surgical simulation in orthopaedic skills training. J Am Acad Orthop Surg 2012; 20 (07) 410-422
- 12 Iñiguez M, Negrín R, Duboy J, Reyes NO, Díaz R. Robot-assisted unicompartmental knee arthroplasty: increasing surgical accuracy? A cadaveric study. J Knee Surg 2021; 34 (06) 628-634
- 13 Kayani B, Konan S, Pietrzak JRT, Huq SS, Tahmassebi J, Haddad FS. The learning curve associated with robotic-arm assisted unicompartmental knee arthroplasty: a prospective cohort study. Bone Joint J 2018; 100-B (08) 1033-1042
- 14 Wallace D, Gregori A, Picard F. et al, Eds. The learning curve of a novel handheld robotic system for unicondylar knee arthroplasty. Orthopaedic proceedings; 2014: Bone & Joint.
- 15 Karia M, Masjedi M, Andrews B, Jaffry Z, Cobb J. Robotic assistance enables inexperienced surgeons to perform unicompartmental knee arthroplasties on dry bone models with accuracy superior to conventional methods. Adv Orthop 2013; 2013 (01) 481039
- 16 Rees JL, Price AJ, Beard DJ, Dodd CA, Murray DW. Minimally invasive Oxford unicompartmental knee arthroplasty: functional results at 1 year and the effect of surgical inexperience. Knee 2004; 11 (05) 363-367
Address for correspondence
Publication History
Received: 05 March 2023
Accepted: 21 March 2025
Article published online:
20 May 2025
© 2025. Sociedad Chilena de Ortopedia y Traumatologia. This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)
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Referencias
- 1 Maza G, Sharma A. Past, Present, and Future of Robotic Surgery. Otolaryngol Clin North Am 2020; 53 (06) 935-941
- 2 Foissey C, Batailler C, Vahabi A, Fontalis A, Servien E, Lustig S. Better accuracy and implant survival in medial imageless robotic-assisted unicompartmental knee arthroplasty compared to conventional unicompartmental knee arthroplasty: two- to eleven-year follow-up of three hundred fifty-six consecutive knees. Int Orthop 2023; 47 (02) 533-541
- 3 Negrín R, Ferrer G, Iñiguez M. et al. Robotic-assisted surgery in medial unicompartmental knee arthroplasty: does it improve the precision of the surgery and its clinical outcomes? Systematic review. J Robot Surg 2020; •••: 1-13
- 4 Assor M, Aubaniac JM. [Influence of rotatory malposition of femoral implant in failure of unicompartimental medial knee prosthesis]. Rev Chir Orthop Repar Appar Mot 2006; 92 (05) 473-484
- 5 Murray DW, Liddle AD, Dodd CA, Pandit H. Unicompartmental knee arthroplasty: is the glass half full or half empty?. Bone Joint J 2015; 97-B (10, Suppl A) 3-8
- 6 Mohammad HR, Judge A, Murray DW. The influence of surgeon caseload and usage on the long-term outcomes of mobile-bearing unicompartmental knee arthroplasty: an analysis of data from the national joint registry for England, Wales, northern Ireland, and the Isle of Man. J Arthroplasty 2023; 38 (02) 245-251
- 7 Weber M, Worlicek M, Voellner F. et al. Surgical training does not affect operative time and outcome in total knee arthroplasty. PLoS One 2018; 13 (06) e0197850
- 8 Bini S, Khatod M, Cafri G, Chen Y, Paxton EW. Surgeon, implant, and patient variables may explain variability in early revision rates reported for unicompartmental arthroplasty. J Bone Joint Surg Am 2013; 95 (24) 2195-2202
- 9 Kennedy JA, Palan J, Mellon SJ. et al. Most unicompartmental knee replacement revisions could be avoided: a radiographic evaluation of revised Oxford knees in the National Joint Registry. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc 2020; 28 (12) 3926-3934
- 10 Konan S, Maden C, Robbins A. Robotic surgery in hip and knee arthroplasty. Br J Hosp Med (Lond) 2017; 78 (07) 378-384
- 11 Atesok K, Mabrey JD, Jazrawi LM, Egol KA. Surgical simulation in orthopaedic skills training. J Am Acad Orthop Surg 2012; 20 (07) 410-422
- 12 Iñiguez M, Negrín R, Duboy J, Reyes NO, Díaz R. Robot-assisted unicompartmental knee arthroplasty: increasing surgical accuracy? A cadaveric study. J Knee Surg 2021; 34 (06) 628-634
- 13 Kayani B, Konan S, Pietrzak JRT, Huq SS, Tahmassebi J, Haddad FS. The learning curve associated with robotic-arm assisted unicompartmental knee arthroplasty: a prospective cohort study. Bone Joint J 2018; 100-B (08) 1033-1042
- 14 Wallace D, Gregori A, Picard F. et al, Eds. The learning curve of a novel handheld robotic system for unicondylar knee arthroplasty. Orthopaedic proceedings; 2014: Bone & Joint.
- 15 Karia M, Masjedi M, Andrews B, Jaffry Z, Cobb J. Robotic assistance enables inexperienced surgeons to perform unicompartmental knee arthroplasties on dry bone models with accuracy superior to conventional methods. Adv Orthop 2013; 2013 (01) 481039
- 16 Rees JL, Price AJ, Beard DJ, Dodd CA, Murray DW. Minimally invasive Oxford unicompartmental knee arthroplasty: functional results at 1 year and the effect of surgical inexperience. Knee 2004; 11 (05) 363-367



