Quadriceps activation failure as a moderator of the relationship between quadriceps strength and physical function in individuals with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if quadriceps activation failure (QAF) moderates the relationship between quadriceps strength and physical function in individuals with knee osteoarthritis (OA). METHODS: Quadriceps strength and QAF were measured in 105 subjects (80 females) with radiographically confirmed knee OA using a burst-superimposition maximum voluntary isometric quadriceps torque test procedure. Subjects performed the Get Up and Go test as a physical performance measure of function and completed the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) as a self-report measure of function. A principal component analysis was performed to combine the Get Up and Go score and the WOMAC subscores into a single function score. Hierarchical regression analysis was performed to examine the ability of 3 models to predict physical function (strength = function; strength + QAF = function; strength + QAF + [strength x QAF] = function). Partial F tests were used to compare differences in R(2) values between each model. RESULTS: Each model independently predicted the principal component score for function. Adding the strength x QAF interaction term with strength to the model resulted in the highest prediction of function. The strength x QAF interaction indicated that subjects with lower levels of quadriceps strength and higher levels of QAF had lower levels of function than those with comparable levels of weakness but low levels of QAF. CONCLUSION: The magnitude of QAF serves to moderate the relationship between quadriceps strength and physical function. Physical function may be more severely affected by weakness of the quadriceps muscles in individuals with knee OA who have higher degrees of QAF than those who may have quadriceps weakness, but do not have QAF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».