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Enregistrement W2088448003 · doi:10.1007/s00167-003-0420-5

Interjoint coordination in lower limbs in patients with a rupture of the anterior cruciate ligament of the knee joint

2003· article· en· W2088448003 sur OpenAlexafffund
Nancy St-Onge, N. Duval, L’H. Yahia, Anatol G. Feldman

Notice bibliographique

RevueKnee Surgery Sports Traumatology Arthroscopy · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalPolytechnique MontréalUniversité de MontréalMontreal Clinical Research InstituteHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSquatting positionAnterior cruciate ligamentMedicineThighPhysical medicine and rehabilitationKinematicsKnee flexionAnkleKnee JointPhysical therapyAnatomySurgeryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies of movement kinematics in patients with a ruptured anterior cruciate ligament (ACL) have focused on changes in angular displacement in a single joint, usually flexion/extension of the knee. In the present study, we investigated the effect of an ACL injury on the overall limb interjoint coordination. We asked healthy and chronic ACL-deficient male subjects to perform eight types of movements: forward squats, backward squats, sideways squats, squats on one leg, going up a step, going down a step, walking three steps, and stepping in place. Depending on the movement concerned, we applied principal component (PC) analysis to 3 or 4 degrees of freedom (DFs): thigh flexion/extension, knee flexion/extension, ankle flexion/extension, thigh abduction/adduction. The first three DFs were investigated in all movements. PC analysis identifies linear combinations of DFs. Movements with a fixed ratio between DFs are thus described by only one PC or synergy. PCs were computed for the entire movement as well as for the period of time when the foot was in contact with the ground. For both the control and the injured groups, two synergies (PC vectors) usually accounted for more than 95% of the DFs' angular excursions. It was possible to describe 95-99% of some movements using only one synergy. Compared to control subjects, injured subjects employed different synergies for going up a step, walking three steps, squatting sideways, and squatting forward, both in the injured and uninjured legs. Those movements may thus be more indicative of injury than other movements. Although ACL-deficiency did not increase asymmetry (angle between the PCs of the same movement performed on the right and the left sides), this result is not conclusive because of the comparatively low number of subjects who participated in the study. However, the finding that synergies in both legs of patients were different from those in control subjects for going up a step and walking three steps suggests that interjoint coordination was affected for both legs, so that the asymmetry index might have been preserved despite the injury. There was also a relationship between the asymmetry index for squatting on one leg, squatting forward, walking three steps and some of the outcomes of the knee injury and osteoarthritis outcome score (pain, symptoms, activities of daily living, sport and recreation function, and knee-related quality of life). This suggests that significant differences in the asymmetry index could be obtained if more severely-injured patients participated in this study. It is possible that subjects compensated for their mechanical deficiencies by modifying muscle activation patterns. Synergies were not only modified in injured subjects, but also rearranged: the percentage of movement explained by the first PC was different for the injured and/or uninjured legs of patients, as compared to the legs of the control group, for going up a step, going down a step, walking three steps, and squatting forward. We concluded that the analysis of interjoint coordination may be efficient in characterizing motor deficits in people with knee injuries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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