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Enregistrement W2020190409 · doi:10.1097/bor.0b013e328307f58c

Abnormal and cumulative loading in knee osteoarthritis

2008· review· en· W2020190409 sur OpenAlexaff
Monica R. Maly

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Rheumatology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisMedicineBiomechanicsPhysical medicine and rehabilitationKnee JointGaitKinematicsPhysical therapySurgeryAnatomyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This review examines recent advances in understanding the abnormal mechanics characteristic of knee osteoarthritis and provides a rationale to assess the total exposure to knee loading during daily activity. RECENT FINDINGS: The abnormal loading environment in knee osteoarthritis is represented by the knee adduction moment. While knee osteoarthritis gait research focuses on this variable, emerging evidence supports a critical role for knee kinematics, muscle activation patterns and the kinematics and kinetics of other lower extremity joints in the development and progression of this disease. Nevertheless, abnormal knee loading is not the only cause of articular cartilage disruption. Excessive and repetitive loading, together creating a total exposure to loading, are critical factors in knee pathomechanics. To assess excessive and repetitive loading, cumulative load is a biomechanical approach that integrates loading exposures to represent the accumulated load that knee tissues endure during physical activity. SUMMARY: Knee osteoarthritis pathomechanics involves an interaction between abnormal and excessive and/or repetitive loading. Mechanics of lower extremity joints and muscle activation patterns influence the knee loading environment. Future work could integrate measures of abnormal loading with assessments of the total exposure to loading during physical activity to better link biomechanics with clinical outcomes in knee osteoarthritis.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,298 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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