Comparison of Gait Characteristics Between Patients With Nontraumatic and Posttraumatic Medial Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare knee kinematics and kinetics during walking in patients with posttraumatic versus nontraumatic medial compartment knee osteoarthritis (OA). METHODS: Participants with medial compartment knee OA were classified as nontraumatic (n = 122) or posttraumatic (n = 93) based on evidence of previous anterior cruciate ligament tear, confirmed arthroscopically. Kellgren/Lawrence severity scores and mechanical axis angle (MAA) were determined from radiographs. Knee flexion and adduction angles and external moments were calculated from gait analysis using a 3-dimensional optical motion capture system and force plate. Peak values were identified and principal component (PC) analysis determined waveform characteristics (PC scores). Linear regression models examined whether the OA group (posttraumatic or nontraumatic) predicted peak values and PC scores after controlling for age, gait speed, and severity. Models were repeated with and without controlling for MAA. RESULTS: The knee OA group was a significant predictor of peak knee adduction angles (P = 0.04) and moments (P = 0.05). Similarly, it was a significant predictor for some knee adduction angle (P = 0.02 to 0.64) and moment (P = 0.02 to 0.25) PC scores. The nontraumatic OA group had higher adduction angles and moments. There were no significant relationships between OA group and knee flexion angles and moments. After controlling for MAA, only one significant relationship remained between knee adduction moment shape characteristics and OA group. CONCLUSION: Frontal plane knee kinematics and kinetics during walking differ between patients with posttraumatic versus nontraumatic medial compartment knee OA, with posttraumatic OA showing relatively decreased adduction.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».