The Relationship Between Early-Stage Knee Osteoarthritis and Lower-Extremity Alignment, Joint Laxity, and Subjective Scores of Pain, Stiffness, and Function
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Knee osteoarthritis (OA) is a debilitating disease that affects an estimated 27 million Americans. Changes in lower-extremity alignment and joint laxity have been found to redistribute the medial and/or lateral loads at the joint. However, the effect that changes in anteroposterior knee-joint laxity have on lower-extremity alignment and function in individuals with knee OA remains unclear. OBJECTIVE: To examine anteroposterior knee-joint laxity, lower-extremity alignment, and subjective pain, stiffness, and function scores in individuals with early-stage knee OA and matched controls and to determine if a relationship exists among these measures. DESIGN: Case control. SETTING: Sports-medicine research laboratory. PARTICIPANTS: 18 participants with knee OA and 18 healthy matched controls. INTERVENTION: Participants completed the Western Ontario McMaster (WOMAC) osteoarthritis questionnaire and were tested for total anteroposterior knee-joint laxity (A-P) and knee-joint alignment (ALIGN). MAIN OUTCOME MEASURES: WOMAC scores, A-P (mm), and ALIGN (°). RESULTS: A significant multivariate main effect for group (Wilks' Λ = 0.30, F7,26 = 8.58, P < .0001) was found. Knee-OA participants differed in WOMAC scores (P < .0001) but did not differ from healthy controls on ALIGN (P = .49) or total A-P (P = .66). No significant relationships were identified among main outcome measures. CONCLUSION: These data demonstrate that participants with early-stage knee OA had worse pain, stiffness, and functional outcome scores than the matched controls; however, ALIGN and A-P were no different. There was no association identified among participants' subjective scores, ALIGN, or A-P measures in this study.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,003 | 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 ».