Hip, knee, and ankle kinematics of high range of motion activities of daily living
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of joint disease that results in limited flexion is often rejected by patients in non-Western cultures whose activities of daily living require a higher range of motion at the hip, knee, or ankle. However, limited information is available about the joint kinematics required for high range of motion activities, such as squatting, kneeling, and sitting cross-legged, making it difficult to design prosthetic implants that will meet the needs of these populations. Therefore, the objective of this work was to generate three-dimensional kinematics at the hip, knee, and ankle joints of Indian subjects while performing activities of daily living. Thirty healthy Indian subjects (average age: 48.2 +/- 7.6 years) were asked to perform six trials of the following activities: squatting, kneeling, and sitting cross-legged. Floating axis angles were calculated at the joints using the kinematic data collected by an electromagnetic motion tracking device with receivers located on the subject's foot, shank, thigh, and sacrum. A mean maximum flexion of 157 degrees +/- 6 degrees at the knee joint was required for squatting with heels up. Mean maximum hip flexion angles reached up to 95 degrees +/- 27 degrees for squatting with heels flat. The high standard deviation associated with this activity underscored the large range in maximum hip flexion angles required by different subjects. Mean ankle range of flexion reached 58 degrees +/- 14 degrees for the sitting cross-legged activity. The ranges of motion required to perform the activities studied are greater than that provided by most currently available joint prostheses, demonstrating the need for high range of motion implant design.
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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 | 0,000 | 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 ».