Examining Gait Patterns after Total Knee Arthroplasty Using Parameterization and Principal Component Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The use of parameterization in assessing gait waveforms has been widely accepted, although it is recognized that this approach excludes the majority of information contained in the waveform. Waveform analysis techniques, such as principal component analysis (PCA), have gained popularity in recent years as a more effective approach to extracting important information from human movement waveforms, but are more challenging to interpret. Few studies have compared these two different approaches to determine which yields the most relevant information. This study compared the kinematic patterns during gait of six total knee arthroplasty (TKA) subjects (10 TKA knees), to a group of 10 age-matched asymptomatic control subjects (19 control knees). An eight-camera Vicon M-cam system was used to track movement and compute joint angles. Group differences in parameterization (max and min peaks) values and principal component scores were tested using one-way ANOVA and Kruskal-Wallis tests. Using parameterization, the TKA group was characterized by reduced hip extension, increased hip flexion, increased anterior pelvic tilt, increased trunk tilt, and reduced sagittal ankle angles compared to the control group. Waveform analysis, by means of PCA, showed-magnitude shifts in sagittal ankle waveforms between groups, rather than solely reporting differences in peaks. Waveform analysis also indicated a significant shift in the magnitude of the entire waveform for hip angles, pelvic tilt, and trunk tilt, indicating no change in range of motion between groups, but rather a change in the way in which range of motion is achieved at the hip. This study has identified several gait variables that were significantly different between the TKA and control groups. Our results suggest that waveform analysis is effective at identifying magnitude shifts as sources of variability between groups, which would not necessarily be analyzed using conventional parameterization techniques unless one knew a priori where the variability would exist.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».