Association of pain with frequency and magnitude of knee loading in knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although the relationship between pain and the magnitude of medial knee loading has been previously studied, the contribution of frequency of loading has not. The objective of this study was to determine whether the addition of loading frequency (steps/day) to loading magnitude (knee adduction moment [KAM] impulse) helps explain variance in knee pain in people with knee osteoarthritis (OA). METHODS: Participants were adults with symptomatic knee OA with radiographic signs in the medial knee compartment (n = 38, 10 women). Pain was measured using the pain subscale of the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score. Participants wore an accelerometer for 1 week to determine the average number of steps/day. The external KAM impulse was calculated from 3-dimensional gait analysis as participants ambulated at self-selected speeds. Knee extensor strength was measured with an isokinetic dynamometer. Linear regression was used to examine the relationship between pain and steps/day after controlling for the KAM impulse, knee extensor strength, and body mass index (BMI). RESULTS: After controlling for BMI (R(2) = 0.02), knee extensor strength (R2 change = 0.26, P < 0.05), and KAM impulse (R2 change = 0.11, P < 0.05), steps/day contributed an additional 9% of variance in pain (P < 0.05). This model accounted for a total of 49% of the variance in pain (F[4,33] = 7.77, P < 0.05). CONCLUSION: Increased knee loading frequency and magnitude were associated with increased pain. Objective measures of loading frequency should be considered when investigating the incidence and progression of knee OA.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».