Longitudinal Gait and Strength Changes Prior to and Following an Anterior Cruciate Ligament Rupture and Surgical Reconstruction: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Case report. BACKGROUND: Cross-sectional studies have examined deficits following anterior cruciate ligament (ACL) rupture and subsequent reconstructive surgery. Few studies present preinjury data that may assist in identifying risk factors for ACL rupture. This case report compares gait and strength measures obtained prior to ACL rupture, with follow-up assessments of these measures after rupture and reconstructive surgery. CASE DESCRIPTION: A 23-year-old woman sustained a noncontact rupture of her right ACL. Kinematic and kinetic gait data were collected using 3-dimensional motion analysis and a synchronized force plate. Knee strength was measured using an isokinetic dynamometer. Data for knee active range of motion (AROM) and the Lower Extremity Functional Scale (LEFS) were also collected. The analyses were descriptive and interpreted based on previously published minimal detectable change and minimal clinically important difference values. OUTCOMES: Before her injury, the patient demonstrated a low external knee flexion moment during gait. Kinematic and kinetic gait abnormalities were present following rupture and persisted at 13 months postsurgery. The patient demonstrated knee strength deficits following ACL rupture and surgery. Steady gains in LEFS and knee AROM occurred following rupture and surgery. DISCUSSION: Preinjury data may identify risk factors for ACL rupture. Future studies should examine whether a low external knee flexion moment during gait or sport-related activity is a risk factor for ACL rupture. The patient demonstrated deficits in gait and strength that persisted at 13 months postsurgery. LEVEL OF EVIDENCE: Therapy, level 4.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».