Gait modification strategies for altering medial knee joint load: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of gait modification strategies on the external knee adduction moment (KAM), a marker of medial knee joint load; determine potentially adverse effects; assess the methodologic quality; and identify areas of future research. METHODS: Five electronic databases were searched. Studies evaluating the effects of gait modifications on the KAM in either healthy individuals or those with knee osteoarthritis (OA) were included. Methodologic quality was evaluated by 2 reviewers using the Downs and Black checklist. RESULTS: Twenty-four studies met the inclusion criteria, exploring 14 different gait modifications of varying sample sizes, age groups, and OA classifications. Contralateral cane use, increased step width, medial knee thrust, increased hip internal rotation, weight transfer to the medial foot, and increased lateral trunk lean demonstrated KAM reductions. Tai Chi gait, ipsilateral cane use, Nordic walking poles, and increased knee flexion exhibited increases in the KAM, demonstrating a potential detriment to their use. The effects of reduced stride length, as well as increases and reductions in either toe-out or gait speed, were inconsistent across the studies and gait cycle. CONCLUSION: This review demonstrates that some gait modifications have the ability to alter knee load. Future research is required to determine the magnitude of modification required to maximize beneficial effects, the best method of training, long-term patient adherence, and if these biomechanical changes can translate into clinically relevant changes in symptoms or disease progression risk.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».