Predicting Sagittal Plane Biomechanics That Minimize the Axial Knee Joint Contact Force During Walking
Notice bibliographique
Résumé
Both development and progression of knee osteoarthritis have been associated with the loading of the knee joint during walking. We are, therefore, interested in developing strategies for changing walking biomechanics to offload the knee joint without resorting to surgery. In this study, simulations of human walking were performed using a 2D bipedal forward dynamics model. A simulation generated by minimizing the metabolic cost of transport (CoT) resembled data measured from normal human walking. Three simulations targeted at minimizing the peak axial knee joint contact force instead of the CoT reduced the peak force by 12-25% and increased the CoT by 11-14%. The strategies used by the simulations were (1) reduction in gastrocnemius muscle force, (2) avoidance of knee flexion during stance, and (3) reduced stride length. Reduced gastrocnemius force resulted from a combination of changes in activation and changes in the gastrocnemius contractile component kinematics. The simulations that reduced the peak contact force avoided flexing the knee during stance when knee motion was unrestricted and adopted a shorter stride length when the simulated knee motion was penalized if it deviated from the measured human knee motion. A higher metabolic cost in an offloading gait would be detrimental for covering a long distance without fatigue but beneficial for exercise and weight loss. The predicted changes in the peak axial knee joint contact force from the simulations were consistent with estimates of the joint contact force in a human subject who emulated the predicted kinematics. The results demonstrate the potential of using muscle-actuated forward dynamics simulations to predict novel joint offloading interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».