Three‐Dimensional Biomechanical Gait Characteristics at Baseline Are Associated With Progression to Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if baseline 3-dimensional (3-D) biomechanical gait patterns differed between those patients with moderate knee osteoarthritis (OA) who progressed to total knee arthroplasty (TKA) and those that did not, and whether these differences had predictive value. METHODS: Fifty-four patients with knee OA had ground reaction forces and segment motions collected during gait. 3-D hip, knee, and ankle angles and moments were calculated over the gait cycle. Amplitude and temporal waveform characteristics were determined using principal component analysis. At followup 5-8 years later, 26 patients reported undergoing TKA. Unpaired t-tests were performed on baseline demographic and waveform characteristics between TKA and no-TKA groups. Receiver operating curve analysis, stepwise discriminate analysis, and logistic regression analysis determined the combination of features that best classified TKA and no-TKA groups and their predictive ability. RESULTS: Baseline demographic, symptomatic, and radiographic variables were similar, but 7 gait variables differed (P < 0.05) between groups. A multivariate model including overall knee adduction moment magnitude, knee flexion/extension moment difference, and stance-dorsiflexion moment had a 74% correct classification rate, with no overtraining based on cross-validation. A 1-unit increase in model score increased by 6-fold the odds of progression to TKA. CONCLUSION: In addition to the link between higher overall knee adduction magnitude and future TKA, an outcome of clear clinical importance, novel findings include altered sagittal plane moment patterns indicative of reduced ability to unload the joint during midstance. This combination of dynamic biomechanical factors had a 6-fold increased odds of future TKA; adding baseline demographic and clinical factors did not improve the model.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».