Joint proprioception, muscle strength, and functional ability in patients with osteoarthritis of the knee
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test the hypotheses that poor knee joint proprioception is related to limitations in functional ability, and poor proprioception aggravates the impact of muscle weakness on limitations in functional ability in osteoarthritis (OA) of the knee. METHODS: Sixty-three patients with symptomatic OA of the knee were tested. Proprioceptive acuity was assessed by establishing the joint motion detection threshold (JMDT) in the anteroposterior direction. Muscle strength was measured using a computer-driven isokinetic dynamometer. Functional ability was assessed by the 100-meter walking test, the Get Up and Go (GUG) test, and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index physical function (WOMAC-PF) questionnaire. Correlation analyses were performed to assess the relationship between proprioception, muscle strength, and functional ability. Regression analyses were performed to assess the impact of proprioception on the relationship between muscle strength and functional ability. RESULTS: Poor proprioception (high JMDT) was related to more limitation in functional ability (walking time r = 0.30, P < 0.05; GUG time r = 0.30, P < 0.05; WOMAC-PF r = 0.26, P <0.05). In regression analyses, the interaction between proprioception and muscle strength was significantly related to functional ability (walking time, P < 0.001 and GUG time, P < 0.001) but not to WOMAC-PF score (P = 0.625). In patients with poor proprioception, reduction of muscle strength was associated with more severe deterioration of functional ability than in patients with accurate proprioception. CONCLUSION: Patients with poor proprioception show more limitation in functional ability, but this relationship is rather weak. In patients with poor proprioception, muscle weakness has a stronger impact on limitations in functional ability than in patients with accurate proprioception.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».