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Enregistrement W1989967237 · doi:10.2106/jbjs.e.00674

Patellofemoral Joint Kinematics in Individuals with and without Patellofemoral Pain Syndrome

2006· article· en· W1989967237 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaQueen's UniversityVancouver Coastal HealthKingston General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatellofemoral pain syndromePatellaMedicinePatellofemoral jointFemurKnee JointKinematicsTilt (camera)Magnetic resonance imagingTibiaKnee painKnee flexionOrthodonticsAnatomyOsteoarthritisSurgeryRadiologyMathematicsGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patellofemoral pain syndrome is a prevalent condition in young people. While it is widely believed that abnormal patellar tracking plays a role in the development of patellofemoral pain syndrome, this link has not been established. The purpose of this cross-sectional case-control study was to test the hypothesis that patterns of patellar spin, tilt, and lateral translation make it possible to distinguish individuals with patellofemoral pain syndrome and clinical evidence of patellar malalignment from those with patellofemoral pain syndrome and no clinical evidence of malalignment and from individuals with no knee problems. METHODS: Three-dimensional patellofemoral joint kinematics in one knee of each of sixty volunteers (twenty in each group described above) were assessed with use of a new, validated magnetic resonance imaging-based method. Static low-resolution scans of the loaded knee were acquired at five different angles of knee flexion (ranging between -4 degrees and 60 degrees). High-resolution geometric models of the patella, femur, and tibia and associated coordinate axes were registered to the bone positions on the low-resolution scans to determine the patellar motion as a function of knee flexion angle. Hierarchical modeling was used to identify group differences in patterns of patellar spin, tilt, and lateral translation. RESULTS: No differences in the overall pattern of patellar motion were observed among groups (p>0.08 for all global maximum likelihood ratio tests). Features of patellar spin and tilt patterns varied greatly between subjects across all three groups, and no significant group differences were detected. At 19 degrees of knee flexion, the patellae in the group with patellofemoral pain and clinical evidence of malalignment were positioned an average of 2.25 mm more laterally than the patellae in the control group, and this difference was marginally significant (p=0.049). Other features of the pattern of lateral translation did not differ, and large overlaps in values were observed across all groups. CONCLUSIONS: It cannot be determined from our cross-sectional study whether the more lateral position of the patella in the group with clinical evidence of malalignment preceded or followed the onset of symptoms. It is clear from the data that an individual with patellofemoral pain syndrome cannot be distinguished from a control subject by examining patterns of spin, tilt, or lateral translation of the patella, even when clinical evidence of mechanical abnormality was observed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle