Influence of Biomechanical Characteristics on Pain and Function Outcomes From Exercise in Medial Knee Osteoarthritis and Varus Malalignment: Exploratory Analyses From a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether selected biomechanical characteristics influence changes in pain and physical function with exercise in people with medial knee osteoarthritis (OA) and varus malalignment. METHODS: We conducted post hoc exploratory analyses from a randomized controlled trial involving 100 people with medial knee OA and varus malalignment who were randomly allocated to one of two 12-week exercise programs (quadriceps strengthening [QS] or neuromuscular exercise [NEXA]). The outcome measures were change in overall average knee pain (visual analog scale) and self-reported physical function (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index). Candidate biomechanical characteristics measured at baseline were visually observed varus thrust during walking, obesity (determined by body mass index), static varus alignment, and isometric quadriceps strength. Data were analyzed with separate two-way analyses of covariance using the interaction term of exercise group by biomechanical characteristic. RESULTS: Ninety-two participants were analyzed for each characteristic except varus thrust, for which 85 participants were included. For change in pain, there was a significant interaction effect between type of exercise and both varus thrust (P = 0.001) and obesity (P = 0.023). NEXA was more effective for nonobese participants (mean change 29.5 mm [95% confidence interval (95% CI) 20.5, 38.5]) and for those with varus thrust (mean change 28.7 mm [95% CI 19.4, 38.1]), whereas QS was more effective for obese people (mean change 24.7 mm [95% CI 14.9, 34.4]) and for those without varus thrust (mean change 29.4 mm [95% CI 21.2, 37.7]). Biomechanical characteristics did not influence the effect of exercise on physical function (P > 0.05). CONCLUSION: These preliminary findings suggest that varus thrust and obesity influence the pain-relieving effects of 2 different types of exercise. Further research is needed to confirm whether or not exercise that is prescribed according to specific biomechanical characteristics optimizes knee OA outcomes.
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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 | 0,025 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».