Lateral wedges in knee osteoarthritis: What are their immediate clinical and biomechanical effects and can these predict a three‐month clinical outcome?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess immediate effects of laterally wedged insoles on walking pain, external knee adduction moment, and static alignment, and whether these immediate effects together with age, body mass index, and disease severity predict clinical outcome after 3 months of wearing insoles in medial knee osteoarthritis. METHODS: Forty volunteers (mean age 64.7 years, 16 men) were tested in random order with and without a pair of 5 degrees full-length lateral wedges. Immediate changes in static alignment were measured via radiographic mechanical axis and changes in adduction moment via 3-dimensional gait analysis. After 3 months of treatment with insoles, changes in pain and physical functioning were assessed via the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and patient-perceived global change scores. RESULTS: Reductions in the adduction moment occurred with insoles (first peak mean [95% confidence intervals (95% CI)] -0.22 [-0.28, -0.15] Nm/body weight x height %), accompanied by a reduction in walking pain of approximately 24% (mean [95% CI] -1.0 [-4.0, 2.0]). Insoles had no mean effect on static alignment. Mean improvement in WOMAC pain (P = 0.004) and physical functioning (mean [95% CI] -6 [-11, -1]) was observed at 3 months, with 25 (69%) and 26 (72%) of 36 individuals reporting global improvement in pain and functioning, respectively. Regression analyses demonstrated that disease severity, baseline functioning, and magnitude of immediate change in walking pain and the first peak adduction moment with insoles were predictive of clinical outcome at 3 months. CONCLUSION: Lateral wedges immediately reduced knee adduction moment and walking pain but had no effect on static alignment. Although some parameters predicted clinical outcome, these explained only one-third of the variance, suggesting that other unknown factors are also important.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».