Radiographic Measures of Knee Alignment in Patients with varus Gonarthrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Radiographic measures of lower limb malalignment are used to indicate abnormal loading of the knee and to plan corrective procedures. HYPOTHESES: Weightbearing status during hip-to-ankle radiographs will significantly affect malalignment measures; malalignment in single-limb standing will be most highly correlated to the external knee adduction moment during gait, a proposed dynamic measure of functional knee joint load. STUDY DESIGN: Controlled laboratory study. METHODS: Mechanical axis angle was measured in 40 patients with varus gonarthrosis from hip-to-ankle radiographs taken with patients in single-limb standing, double-limb standing, and supine positions. Kinematic and kinetic data were collected during walking and used to calculate the peak adduction moment about the knee. RESULTS: Repeated-measures analysis of variance and Scheffé post hoc tests indicated that mechanical axis angle measured on single-limb standing radiographs (-8.7 degrees +/- 4.0 degrees) was significantly greater than on double-limb standing radiographs (-7.1 degrees +/- 3.8 degrees), which was significantly greater than on supine radiographs (-5.5 degrees +/- 2.8 degrees). The peak knee adduction moment (2.8 +/- 0.8 percentage body weight x height) was only moderately correlated with mechanical axis angle on single-limb standing (r = -0.46), double-limb standing (r = -0.45), and supine (r = -0.43) radiographs. CONCLUSION: Patient position significantly affects frontal plane knee alignment. However, the peak knee adduction moment is only moderately correlated to mechanical axis angle, regardless of weightbearing status. CLINICAL RELEVANCE: These findings are inconsistent with the hypothesis that mechanical axis angle measured in single-limb standing is more representative of dynamic joint load and further highlight the differences between static and dynamic measures. Results also underscore the importance of reporting patient position during radiographs and keeping positions consistent when evaluating patients over time.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».