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Enregistrement W2791603023 · doi:10.1177/0363546518755150

Anatomic Predictors of Sagittal Hip and Pelvic Motions in Patients With a Cam Deformity

2018· article· en· W2791603023 sur OpenAlexafffund
K. C. Geoffrey Ng, Mario Lamontagne, Jonathan R.T. Jeffers, George Grammatopoulos, Paul E. Beaulé

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePelvic tiltSagittal planeDeformitySquatting positionPelvisAsymptomaticRange of motionOrthodonticsSurgeryPhysical therapyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As there is a high prevalence of patients with cam deformities and no ongoing hip dysfunction, understanding the biomechanical factors predicting the onset of symptoms and degenerative changes is critical. One such variable is how the spinopelvic parameters may influence hip and pelvic sagittal mobility. Hypothesis/Purpose: Pelvic incidence may predict sagittal hip and pelvic motions during walking and squatting. The purpose was to determine which anatomic characteristics were associated with symptoms and how they influenced functional hip and pelvic ranges of motion (ROMs) during walking and squatting. Study Design: Controlled laboratory study. Methods: Fifty-seven participants underwent computed tomography and were designated either symptomatic (n = 19, cam deformity with pain), asymptomatic (n = 19, cam deformity with no pain), or control (n = 19, no cam deformity or pain). Multiple femoral (cam deformity, neck angle, torsion), acetabular (version, coverage), and spinopelvic (pelvic tilt, sacral slope, pelvic incidence) parameters were measured from each participant’s imaging data, and sagittal hip and pelvic ROMs during walking and squatting were recorded using a motion capture system. Results: Symptomatic participants had large cam deformities, smaller femoral neck-shaft angles, and larger pelvic incidence angles compared with the asymptomatic and control participants. Discriminant function analyses confirmed that radial 1:30 alpha angle (λ 1 = 0.386), femoral neck-shaft angle (λ 2 = 0.262), and pelvic incidence (λ 3 = 0.213) ( P < .001) were the best anatomic parameters to classify participants with their groups. Entering these 3 parameters into a hierarchical linear regression, significant regressions were achieved for hip ROM only when pelvic incidence was included for walking ( R 2 = 0.20, P = .01) and squatting ( R 2 = 0.14, P = .04). A higher pelvic incidence decreased walking hip ROM ( r = −0.402, P = .004). Although symptomatic participants indicated a trend of reduced squatting hip and pelvic ROMs, there were no significant regressions with the anatomic parameters. Conclusion: A cam deformity alone may not indicate early clinical signs or decreased ROM. Not only was pelvic incidence a significant parameter to classify the participants, but it was also an important parameter to predict functional ROM. Symptomatic patients with a higher pelvic incidence may experience limited sagittal hip mobility. Clinical Relevance: Patients with symptomatic femoroacetabular impingement showed a higher pelvic incidence and, combined with a cam deformity and varus neck, can perhaps alter the musculature of their iliopsoas, contributing to a reduced sagittal ROM. With an early and accurate clinical diagnosis, athletes could benefit from a muscle training strategy to protect their hips.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations60
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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