Toe‐out, lateral trunk lean, and pelvic obliquity during prolonged walking in patients with medial compartment knee osteoarthritis and healthy controls
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the time-varying behavior of maximum toe-out angle, lateral trunk lean (over the stance leg), and pelvic obliquity (rise and drop on the swing leg) during prolonged walking in participants with and without medial compartment knee osteoarthritis (OA), and to explore correlations between these gait characteristics and pain. METHODS: Twenty patients with knee OA and 20 healthy controls completed 30 minutes of treadmill walking. Toe-out, trunk lean, pelvic obliquity, and pain were measured at 5-minute intervals. RESULTS: The mean ± SD toe-out angle was significantly smaller (P = 0.04) in patients with knee OA (6.7 ± 2.5 degrees) than in controls (10.3 ± 2.2 degrees). Toe-out changed significantly over time (P = 0.002), but not in a systematic way, and there was no interaction between group and time. The mean ± SD trunk lean was higher (P = 0.03) in patients with knee OA (2.0 ± 1.0 degrees) than in controls (0.7 ± 0.5 degrees). Trunk lean did not change over time and there was no interaction between group and time. There were no differences for pelvic drop. The mean ± SD pelvic rise was higher (P = 0.01) in patients with knee OA (2.8 ± 0.9 degrees) than in controls (1.2 ± 0.8 degrees), but did not change over time and there was no interaction. Patients experienced a small increase in pain (P < 0.001). Trunk lean and pelvic drop were correlated with pain (r = 0.49, P = 0.03 and r = 0.47, P = 0.04, respectively). CONCLUSION: Toe-out and trunk lean are consistently different between individuals with and without medial compartment knee OA during prolonged walking, and patients with greater pain have greater trunk lean. However, over 30 minutes of walking, these gait characteristics remain quite stable, suggesting they are not acute compensatory mechanisms in response to repetitive loading with subtle increases in pain.
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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 | 0,000 | 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 ».