Associations of varus thrust and alignment with pain in knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate associations of varus thrust and varus static alignment with pain in patients with knee osteoarthritis (OA). METHODS: This was a cross-sectional study of participants from a randomized controlled trial of vitamin D treatment for knee OA. Participants were video recorded while walking and scored for presence of varus thrust. Static alignment was measured on standard posteroanterior knee radiographs. Pain questions from the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire were used to assess symptoms. We calculated means for total WOMAC pain in relation to varus thrust and static varus alignment (i.e., corrected anatomic alignment<178 degrees). Ordinal logistic regressions were performed, with responses on individual WOMAC pain questions as the outcomes and varus thrust and varus alignment as the predictors. RESULTS: There were 82 participants, 60% of whom were female. The mean±SD age was 65.1±8.5 years, and the mean±SD body mass index was 30.2±5.4 kg/m2. The mean total WOMAC pain score was 6.3 versus 3.9, respectively, in those with versus without definite varus thrust (P=0.007) and 5.0 versus 4.2 in those with versus without varus alignment (P=0.36). Odds ratios for pain with walking and standing were 4.7 (95% confidence interval 1.8-11.9) and 5.5 (95% confidence interval 2.2-14.2), respectively, in those with and those without definite varus thrust. There were no significant associations between varus alignment and responses to individual WOMAC pain questions. Sensitivity analyses suggested that varus classified using a more stringent definition might have been associated with pain on walking and standing. CONCLUSION: In patients with knee OA, varus thrust, and possibly varus static alignment, were associated with pain, specifically during weight-bearing activities. Treatment of varus thrust (e.g., via bracing or gait modification) may lead to improvement of symptoms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».