Evaluation of knee joint muscle forces and tissue stresses‐strains during gait in severe OA versus normal subjects
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is the leading cause of pain and disability in the elderly with the knee being the most affected weight bearing joint. We used a musculoskeletal biomechanical model of the lower extremity including a detailed validated knee joint finite element model to compute lower extremity muscle forces and knee joint stresses-strains during the stance phase of gait. The model was driven by gait data on OA patients, and results were compared with those of the same model driven by data on normal controls. Additional analyses were performed with altered cartilage-menisci properties to evaluate the effects of deterioration during OA. In OA patients compared to normal subjects, muscle forces dropped at nearly all stance periods except mid-stance. Force in the anterior cruciate ligament remained overall the same. Total contact forces-stresses deceased by about 25%. Alterations in properties due to OA had negligible effects on muscle forces, but increased contact areas and cartilage strains and reduced contact pressures. Reductions in contact stresses and increases in tissue strains and transfer of load via menisci are partly due to the altered kinetics-kinematics of gait and partly due to deterioration in cartilage-menisci properties in OA patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».