Test–retest reliability of the peak knee adduction moment during walking in patients with medial compartment knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the test-retest reliability of the peak external knee adduction moment during walking in patients with medial compartment knee osteoarthritis (OA), and to describe the interpretation of the reported values. METHODS: A total of 31 patients diagnosed with knee OA confined primarily to the medial compartment underwent quantitative gait analyses during 2 separate test sessions at least 24 hours apart and within 1 week. The peak knee adduction moment was calculated for each patient at each session based on the mean of 5 walking trials. Reliability was estimated using the intraclass correlation coefficient (ICC(2,1)) and the standard error of measurement (SEM). RESULTS: The mean difference in peak adduction moments between test sessions was 0.1% body weight x height (BW x ht; 95% confidence interval [95% CI] -0.1, 0.3). The point estimate for the ICC was 0.86 (95% CI 0.73, 0.96). The point estimate for the SEM was 0.36% BW x ht (95% CI 0.29, 0.48). CONCLUSION: The ICC suggests that the peak knee adduction moment is appropriate for use when distinguishing among patients, for example, in studies of various interventions intended to decrease dynamic load on the knee medial compartment. The SEM illustrates the importance of considering measurement error and incorporating confidence levels when interpreting an individual patient's peak knee adduction moment value.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».