Prediction of knee joint moment changes during walking in response to wedged insole interventions
Notice bibliographique
Résumé
Wedged insoles are prescribed for medial knee osteoarthritis to reduce the knee adduction moment; however, it is currently not possible to predict which patients will in fact experience reduced moments. The purpose of this study was to identify a simple method using two-dimensional data for predicting the expected change in knee adduction moments with wedged insoles. Knee adduction moments during walking were determined for healthy individuals (n = 15) and individuals with medial knee osteoarthritis (n = 19) while wearing their own shoe without an insole (control), with a 6-mm medial wedge and with a 6-mm lateral wedge. The percent changes relative to control were determined. Then, participants completed single-step trials with each footwear condition where only the changes in mediolateral positions of the knee joint center, shank center of mass, ankle joint center, and foot center of mass relative to control were determined. These variables were used as predictors in regression equations where the change in knee adduction moment during walking was the dependent variable. The change in mediolateral positions of the lower extremity during a single step significantly predicted the change in knee adduction moment during walking for the lateral wedge in both the healthy (R(2) = 0.72, p = 0.008) and knee osteoarthritis (R(2) = 0.52, p = 0.026) groups, and also for the medial wedge in both the healthy (R(2) = 0.67, p = 0.016) and knee osteoarthritis (R(2) = 0.54, p = 0.020) groups. The method of using mediolateral position data from a single-step movement to predict walking biomechanics was successful. These data are relatively simple to collect and analyze, offering the possibility for future incorporation into a wedge prediction system.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».