Musculoskeletal loading in the symptomatic and asymptomatic knees of middle‐aged osteoarthritis patients
Notice bibliographique
Résumé
This study quantified the contributions by muscles, gravity, and inertia to the tibiofemoral compartment forces in the symptomatic (SYM) and asymptomatic (ASYM) limbs of varus mal-aligned medial knee osteoarthritis (OA) patients, and compared the results with healthy controls (CON). Muscle forces and tibiofemoral compartment loads were calculated using gait data from 39 OA patients and 15 controls aged 49 ± 7 years. Patients exhibited lower knee flexion angle, higher hip abduction, and knee adduction angles, lower internal knee flexion torque but higher external knee adduction moment. Muscle forces were highest in CON except hamstrings, which was highest in SYM. ASYM muscle forces were lowest for biceps femoris short head and gastrocnemius but otherwise intermediate between SYM and CON. In all subjects, vasti, hamstrings, gastrocnemius, soleus, gluteus medius, gluteus maximus, and gravity were the largest contributors to medial compartment force (MCF). Inertial contributions were negligible. Highest MCF was found in SYM throughout stance. Small increases in contributions from hamstrings, gluteus maximus, gastrocnemius, and gravity at the first peak; soleus and rectus femoris at the second peak; and soleus, gluteus maximus, gluteus medius, and gravity during mid-stance summed to produce significantly higher total MCF. Compared to CON, the ASYM limb exhibited similar peak MCF but higher mid-stance MCF. In patients, diminished non-knee-spanning muscle forces did not produce correspondingly diminished MCF contributions due to the influence of mal-alignment. Our findings emphasize consideration of muscle function, lower-limb alignment, and mid-stance loads in developing interventions for OA, and inclusion of the asymptomatic limb in clinical assessments. © 2016 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc. J Orthop Res 35:321-330, 2017.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».