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Optimization of patient matching in total knee arthroplasty through improved implant sizing and detailed fit assessment = Optimierung der Patienten-Anpassung in der totalen Knieendoprotethik durch verbesserte Implantat-Größen-Verteilung und detaillierte Fit Bewertung
2024
Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2024
Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
Genehmigende Fakultät
Fak04
Hauptberichter/Gutachter
;
Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2024-05-29
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2024-06145
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/988379/files/988379.pdf
Einrichtungen
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Implantat-Größen-Optimierung (frei) ; Individual-Implantat (frei) ; Kniemorphologie (frei) ; Passform-Bewertung (frei) ; implant mismatch (frei) ; knee morphology (frei) ; patient-specific fit evaluation (frei) ; size optimization (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620
Kurzfassung
Der totale Kniegelenkersatz ist eine der meist-durchgeführten Operationen weltweit. Indikatoren des Operationserfolgs wie Revisionsraten oder die Patientenzufriedenheit sind multifaktoriell beeinflusst, wobei das Implantat Design und die zugehörige Passgenauigkeit einen relevanten und veränderlichen Faktor darstellt. Für diverse Patienten Populationen wurde eine erhebliche Diskrepanz zwischen Implantat- und Knochen-Form berichtet, hinsichtlich Größen sowie einzelner Morphologie Parameter. Solch geringe Passgenauigkeit kann die Empfehlung eines Individual-Implantats motivieren. Bislang gibt es jedoch weder standardisierte Methoden welche diese Entscheidung unterstützen, noch generell für eine detaillierte Passform-Bewertung. Das Ziel dieser Arbeit ist demzufolge die Potenzial-Bewertung einer Implantat-Größen Optimierung sowie die Entwicklung von Methoden zur individuellen Passformbewertung, für eine insgesamt optimierte Patienten-Anpassung. Die Möglichkeit einer verbesserten Patienten-Anpassung durch numerisch optimierte Implantatgrößen wurde für eine Datenbank von über 85.000 Knien demonstriert. Mit den optimierten Größen wurde eine um 19% bis 26% verbesserte Patientenabdeckung erreicht, im Vergleich zu bestehenden Systemen. Durch die exemplarische Dokumentation größen-unabhängiger Formvariation der femoralen J-Curve sowie relevanter Formabweichungen trotz idealem Größen-Fit, wurde der Bedarf an weiterer Passformanalyse gezeigt. In einer Literaturrecherche wurden Kriterien für die Passformbewertung identifiziert und als Interface, Morphologie, Alignment und Andere klassifiziert. Da die identifizierten, morphologischen Kriterien für das physiologische, nicht-deformierte Knie definiert sind, wurde eine parameter-basierte Deformitätskorrektur entwickelt und verifiziert. Basierend auf der Analyse bestehender Bildgebungsverfahren wurden Konzepte zur Fit-Bewertung definiert. Das gewählte Konzept beinhaltet eine initiale Risikoabschätzung mit standardisierten Röntgenbildern und, wenn erforderlich, zusätzlicher Detailanalyse mittels Computer-Tomographie. In einer beispielhaften Implementierung mit hoher Automatisierung wurde das Potenzial für die klinische Integration demonstriert. Die Passformbewertung wurde für ein beispielhaftes Implantat und eine große Kniedatenbank durchgeführt. Mit optimierten Implantatgrößen und individueller Passformbewertung kann der Anteil adäquat versorgter Patienten erhöht und diejenigen, welche ein Individual-Implantat benötigen, objektiv identifiziert werden, was insgesamt die Patienten-Anpassung maximiert.Total knee arthroplasty is one of the most performed surgeries worldwide. Indicators of treatment success, such as revision rates or patient satisfaction, are subject to multiple influences, with implant design and associated patient-specific implant fit being a relevant and variable factor. A considerable discrepancy between implant and bone shape in terms of size as well as individual morphologic parameters has been reported for various populations. Such mismatch can motivate the advising of a customized implant. However, there is currently no standardized method to support this decision, or for detailed assessment of knee implant fit in general. Hence, the aim of this thesis was to evaluate the potential for standard implant size optimization and to develop methods for patient-specific implant fit evaluation, with the goal of optimizing patient matching in total knee arthroplasty. The possibility of improved size matching through numerically optimized sizing was demonstrated for a large database of over 85.000 knees. With the numerically optimized sizes an increase in population coverage of 19% to 26% compared to representative existing implant systems was reached. The need for further fit analysis beyond size was demonstrated by an exemplary documentation of size-independent shape variations using the femoral J-curve as an example, and by relevant morphological deviations even in the case of an ideal size fit. Many objective criteria for assessing implant fit have been defined in the literature, which were assigned to the categories interface, morphological, alignment and other. As morphological criteria are defined for the physiological, non-deformed knee morphology, a parameter-based deformity correction was developed and verified. Based on the analysis of existing imaging procedures, concepts for the evaluation of the identified criteria were defined. The chosen concept includes an initial fit assessment based on standardized radiographs and, if required, an additional detailed fit evaluation using computed tomography data. The potential for clinical integration was demonstrated in an exemplary implementation with a high level of automation. The fit evaluation was carried out for an exemplary implant and a large knee database, demonstrating the workflows robustness. With the implant size optimization and individual fit evaluation, more patients can be provided with an adequate standard implant and those requiring a customized implant identified objectively, thereby maximizing patient matching.
OpenAccess: 
PDF
(additional files)
Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis
Format
online
Sprache
English
Externe Identnummern
HBZ: HT030782669
Interne Identnummern
RWTH-2024-06145
Datensatz-ID: 988379
Beteiligte Länder
Germany
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