Falls Associated with Muscle Strength in Patients with Knee Osteoarthritis and Self-reported Knee Instability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to evaluate the associations between knee muscle strength (MS) and falls, controlling for knee joint proprioception, varus-valgus knee joint laxity, and knee pain, among patients with knee osteoarthritis (OA) reporting knee instability. METHODS: A sample of 301 subjects (203 women, 98 men, 35-82 yrs) with established knee OA and self-reported knee instability was studied. The occurrence of at least 1 fall in the previous 3 months was assessed by questionnaire. Maximum knee extension and flexion strength were measured isokinetically. Additionally, proprioception, varus-valgus laxity, and pain were assessed. Student t tests were used to assess differences between subgroups. The association of muscle strength and falls was calculated using univariate and multivariate logistic regression analysis. RESULTS: Over 10% of the subjects (31 out of 301) reported a fall in the previous 3 months. High knee extension muscle strength (crude OR 0.3, 95% CI 0.1-0.8, p = 0.022) and high knee flexion muscle strength (crude OR 0.2, 95% CI 0.0-1.0, p = 0.048) were associated with a lower risk of falls. Proprioception and laxity did not confound this relationship. After adjusting for pain, extensor strength had an adjusted OR of 0.5 (95% CI 0.2-1.4, p = 0.212) for falls and flexor strength had an adjusted OR of 0.4 (95% CI 0.1-2.3, p = 0.312). CONCLUSION: High knee extension and flexion muscle strength decreased the risk of falls in patients with knee OA and self-reported knee instability. After considering the effect of pain, there was insufficient statistical power to detect an association between muscle strength and falls, which might be because of the low number of subjects who fell (n = 31).
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».