Clinically Assessed Mediolateral Knee Motion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mediolateral knee movement can be assessed visually with clinical tests. A knee-medial-to-foot position is associated with an increased risk of knee injuries and pathologies. However, the implications of such findings on daily tasks are not well understood. The aim of this study was to investigate if a knee-medial-to-foot position assessed during a clinical test was associated with altered hip and knee joint kinematics and knee joint kinetics during gait compared with those with a knee-over-foot position. DESIGN: Participants were visually assessed during a single-limb mini squat test and classified by a physiotherapist as exhibiting either a knee-medial-to-foot or knee-over-foot position. A comparison of 3-dimensional hip and knee gait kinematics and kinetics between the knee-over-foot and knee-medial-to-foot classifications was performed. SETTING: Research laboratory. PARTICIPANTS: Twenty-five healthy participants were recruited and visually assessed as either knee-over-foot (n = 15; 26.2 ± 6.1 years) or knee-medial-to-foot (n = 10; 24.8 ± 4.1 years). MAIN OUTCOME MEASURES: Peak knee valgus angle and peak internal hip rotation during normal gait. RESULTS: No differences were observed in peak knee valgus angle [3.6 (3.7) vs 5.2 (2.5) degrees; P = 0.19], peak internal hip rotation [8.4 (7.0) vs 4.3 (8.1) degrees; P = 0.21], or knee joint kinetics between groups. CONCLUSIONS: A knee-medial-to-foot position observed during the single-limb mini squat was not reflected during gait measured by 3-dimensional motion analysis in knee healthy individuals. Furthermore, those assessed to have a knee-medial-to-foot position did not display increased loading of the knee joint compared with the knee-over-foot group. Care should be taken when extrapolating results from one movement to another.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».