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Review
. 2025 Sep;54(9):664-674.
doi: 10.1007/s00132-025-04687-8. Epub 2025 Jul 22.

[Update 2025: Biomechanics and kinematics after total knee arthroplasty (TKA)]

[Article in German]
Markus Heinecke  1 , Leandra Bauer  2 , Benjamin Jacob  3 , Julia Kirschberg  3 , Arnd Steinbrück  4 , Georg Matziolis  3 , Matthias Woiczinski  2
Affiliations
Review

[Update 2025: Biomechanics and kinematics after total knee arthroplasty (TKA)]

[Article in German]
Markus Heinecke et al. Orthopadie (Heidelb). 2025 Sep.

Abstract
in English, German

Background: In order to optimise clinical outcomes after primary total knee arthroplasty (TKA), research has refocused on the knee joint's biomechanical characteristics. Beyond implant design and alignment philosophy, the restoration of natural joint kinematics, functional range of motion, and stability critically depends on patient-specific anatomical conditions.

Biomechanics: Instrumented TKA systems have demonstrated the significance of coronal alignment and mediolateral load distribution. Furthermore, patellofemoral joint alignment has gained attention as a determinant of postoperative success. While static radiographic assessments remain the gold standard, they can be meaningfully complemented by instrumented gait analysis to capture dynamic leg alignment and quantify the influence of the external knee adduction moment. Furthermore, computational simulations facilitate a more precise analysis of implant-specific loading conditions and kinematic behaviour.

New methods: In combination with experimental approaches, such as in vitro kinematic testing, these tools facilitate a detailed evaluation of complex movement and load scenarios, thereby supporting the development of personalised therapeutic and rehabilitative strategies. Furthermore, the development of novel classifications of kinematic phenotypes holds great potential for the systematic categorisation of patients and the personalisation of interventions, with the aim of enhancing functional outcomes and satisfaction. The use of subject-specific musculoskeletal models and finite element analysis (FEA) permits the simulation of joint mechanics under individual anatomical constraints, thus contributing to the optimisation of implant positioning and the reduction of biomechanical load. In the future, the integration of artificial intelligence and machine learning into preoperative planning is expected to refine patient-specific treatment algorithms.

Prospect: The clinical translation of these biomechanical insights will ultimately require validation in larger patient cohorts in order to substantiate their efficacy and long-term benefit.

Zusammenfassung: HINTERGRUND: Mit dem Ziel, die klinischen Ergebnisse der primären Kniegelenkendoprothetik weiter zu verbessern, werden wieder vermehrt die biomechanischen Aspekte des Kniegelenkes in den wissenschaftlichen Fokus gerückt. Neben der Implantatauswahl und der Alignmentphilosophie sind die individuellen anatomischen Voraussetzungen entscheidend für die Wiederherstellung einer natürlichen Gelenkkinematik, das Funktionsausmaß und die Stabilität von Knieendoprothesen.

Biomechanik: Biomechanische Messungen anhand instrumentierter Knieendoprothesen haben die Bedeutung der Achsausrichtung, sowie der mediolateralen Lastverteilung hervorgehoben. Auch der Stellenwert des patellofemoralen Alignments hat in den letzten Jahren nochmals zugenommen. Statische radiologische Beurteilungen können durch instrumentierte Ganganalysen ergänzt werden, um eine patientenspezifische Beurteilung der dynamischen Beinachse und die Einwirkung das Knieadduktionsmomentes zu detektieren. Des Weiteren liefern computergestützte Simulationen präzisere Informationen zur funktionellen, designspezifischen Belastung von Knieprothesen und deren spezifischen Kinematik.

Neue methoden: Kombinationen mit experimentellen Methoden, wie Kniekinematoren, können so komplexe Bewegungs- und Belastungsabläufe detaillierter untersuchen und letztlich individualisierte Therapie- und Rehabilitationskonzepte entwickeln. Zusätzlich können den Patienten spezifische kinematischen Phänotypen zugeordnet werden, um zukünftig die Behandlungsergebnisse und Patientenzufriedenheit nach erfolgter Knieendoprothetik zu verbessern. Außerdem können anatomische Voraussetzungen mithilfe von spezifischen muskuloskelettalen Modellen und Finite-Elemente-Analysen (FEA) simuliert werden, um so die Implantationsparameter zu optimieren und biomechanische Belastungen zu minimieren. Zukünftig kann durch die Integration von künstlicher Intelligenz und Machine Learning eine Verbesserung der patientenspezifischen Behandlungsstrategien im Rahmen der präoperativen Planung erfolgen. All diese Methoden erlauben detaillierte Analysen der biomechanischen Belastungen und ermöglichen eine präzisere Anpassung der Implantatpositionierung an individuelle anatomische Gegebenheiten.

Ausblick: Langfristig müssen die vielversprechenden biomechanischen Forschungsergebnisse in größeren Studienpopulationen klinisch angewandt und analysiert werden.

Keywords: Artificial intelligence; Finite element analysis; Gait analyses; Knee prosthesis; Patient satisfaction.

PubMed Disclaimer

Conflict of interest statement

Einhaltung ethischer Richtlinien. Interessenkonflikt: M. Heinecke, L. Bauer, B. Jacob, J. Kirschberg, A. Steinbrück, G. Matziolis und M. Woiczinski geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht. Für diesen Beitrag wurden von den Autor/-innen keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.

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References

Literatur

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