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Enregistrement W2740940976 · doi:10.1002/jor.23663

Identification of good candidates for valgus bracing as a treatment for medial knee osteoarthritis

2017· article· en· W2740940976 sur OpenAlexafffund
Allison L. Clouthier, Elizabeth Hassan, Scott C.E. Brandon, Aaron R. Campbell, Michael J. Rainbow, Kevin J. Deluzio

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Research® · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBraceValgusBracingOsteoarthritisMedicinePhysical therapyOrthodonticsPhysical medicine and rehabilitationOrthopedic surgerySurgeryStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Valgus unloader braces are a conservative treatment option for medial compartment knee osteoarthritis that aim to unload the damaged medial compartment through application of an external abduction moment. Patient response to bracing is highly variable, however. While some experience improvements in pain, function, and joint loading, others receive little to no benefit. The objective of this work was to analyze clinical measures and biomechanical characteristics of unbraced walking to identify variables that are associated with the mechanical effectiveness of valgus unloader bracing. Seventeen patients with medial knee osteoarthritis walked overground with and without a valgus unloader brace. A musculoskeletal model was used to estimate the contact forces in the medial compartment of the tibiofemoral joint and brace effectiveness was defined as the decrease in peak medial contact force between unbraced and braced conditions. Stepwise linear regression was used to identify clinical and biomechanical measures that predicted brace effectiveness. The final regression model explained 77% of the variance in brace effectiveness using two variables. Bracing was more effective for those with greater peak external hip adduction moments and for those with higher Kellgren-Lawrence grades, indicating more severe radiographic osteoarthritis. The hip adduction moment was the best predictor of brace effectiveness and was well correlated with several other measures indicating that it may be functioning as a "biomarker" for good bracing candidates. CLINICAL SIGNIFICANCE: The ability to predict good candidates for valgus bracing may improve issues of patient compliance and could enable the ability to train patients to respond better to bracing. © 2017 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc. J Orthop Res 36:351-356, 2018.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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