In‐vivo patellar tracking in individuals with patellofemoral pain and healthy individuals
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of the exact cause of patellofemoral pain has been limited by methodological challenges to evaluate in-vivo joint motion. This study compared six degree-of-freedom patellar motion during a dynamic lunge task between individuals with patellofemoral pain and healthy individuals. Knee joints of eight females with patellofemoral pain and ten healthy females were imaged using a CT scanner in supine lying position, then by a dual-orthogonal fluoroscope while they performed a lunge. To quantify patellar motion, the three-dimensional models of the knee bones, reconstructed from CT scans, were registered on the fluoroscopy images using the Fluomotion registration software. At full knee extension, the patella was in a significantly laterally tilted (PFP: 11.77° ± 7.58° vs. healthy: 0.86° ± 4.90°; p = 0.002) and superiorly shifted (PFP: 17.49 ± 8.44 mm vs. healthy: 9.47 ± 6.16 mm, p = 0. 033) position in the patellofemoral pain group compared with the healthy group. There were also significant differences between the groups for patellar tilt at 45°, 60°, and 75° of knee flexion, and for superior-inferior shift of the patella at 30° flexion (p ≤ 0.031). In the non-weight-bearing knee extended position, the patella was in a significantly laterally tilted position in the patellofemoral pain group (7.44° ± 6.53°) compared with the healthy group (0.71° ± 4.99°). These findings suggest the critical role of passive and active patellar stabilizers as potential causative factors for patellar malalignment/maltracking. Future studies should investigate the associations between patellar kinematics with joint morphology, muscle activity, and tendon function in a same sample for a thorough understanding of the causes of patellofemoral pain. © 2018 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc. J Orthop Res.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».