Epidemiologic Factors Affecting Plantar Arch Development in Children with Flat Feet
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Foot problems are reported by approximately 70% to 80% of adults and 30% of children. One of the most important characteristics affecting its incidence is medial longitudinal arch. Assessing arch height provides valuable information for prescribing appropriate footwear that reduces the consequences of flatfoot. The main goals of this study were to explore epidemiologic factors that affect arch height and to predict arch height in children with flatfoot based on five variables using widely accessible, low-cost tools. METHODS: This study examined plantar arch height in 80 children with flatfoot aged 7 to 15 years. The evaluation criteria included low arch height, correct knee and heel position, and correct body symmetry. To measure arch height, the children sat in a chair and placed their feet on level ground. A caliper was used to measure the height between the bottom of the navicular tuberosity and the floor. Using least mean square error scheme, a multivariable model was fitted to the plantar arch height for all of the participants using independent variables, including age, Cole index, sex, place of residence, and physical activity. RESULTS: Arch height increased as age increased in boys and girls in rural and urban areas. A significant increase in arch height occurred in 12- to 15-year-old boys and 10- to 15-year-old girls. In boys, arch height was 30% lower than in girls (P = .05). In children in cities, arch height was lower by 26% than in children in rural areas (P = .05). Arch height increased by 41.8% in inactive boys and by 115.2% in inactive girls in rural areas. It was reduced by 59.4% in boys and by 47.4% in girls as the Cole index increased from 82.2 to 152.0. The suggested model predicted arch height using the child's age, Cole index, sex, place of residence, and physical activity (r > 0.97, error < 0.04 mm [2%], P < .05). CONCLUSIONS: Flat feet in children may be affected by age, sex, Cole index, place of residence, and physical activity. The proposed model allows plantar arch heights in children with flat feet to be predicted without the need for sophisticated technology via controlling the child's weight and physical activity for prescribing appropriate footwear.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».