Association of Knee Confidence With Pain, Knee Instability, Muscle Strength, and Dynamic Varus–Valgus Joint Motion in Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate associations between self-reported knee confidence and pain, self-reported knee instability, muscle strength, and dynamic varus-valgus joint motion during walking. METHODS: We performed a cross-sectional analysis of baseline data from 100 participants with symptomatic and radiographic medial tibiofemoral compartment osteoarthritis (OA) and varus malalignment recruited for a randomized controlled trial. The extent of knee confidence, assessed using a 5-point Likert scale item from the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score, was set as the dependent variable in univariable and multivariable ordinal regression, with pain during walking, self-reported knee instability, quadriceps strength, and dynamic varus-valgus joint motion during walking as independent variables. RESULTS: One percent of the participants were not troubled with lack of knee confidence, 17% were mildly troubled, 50% were moderately troubled, 26% were severely troubled, and 6% were extremely troubled. Significant associations were found between worse knee confidence and higher pain intensity, worse self-reported knee instability, lower quadriceps strength, and greater dynamic varus-valgus joint motion. The multivariable model consisting of the same variables significantly accounted for 24% of the variance in knee confidence (P < 0.001). CONCLUSION: Worse knee confidence is associated with higher pain, worse self-reported knee instability, lower quadriceps muscle strength, and greater dynamic varus-valgus joint motion during walking. Since previous research has shown that worse knee confidence is predictive of functional decline in knee OA, addressing lack of knee confidence by treating these modifiable impairments could represent a new therapeutic target.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».