The effect of unloader knee braces on medial meniscal strain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:: A medial meniscal tear is a common knee injury, especially following an anterior cruciate ligament injury. Decreasing the compressive force on the medial meniscus during dynamic activities using an unloader knee brace could reduce meniscal strain, effectively reducing injury risk and/or severity. OBJECTIVES:: To investigate the efficacy of two unloader knee braces on medial meniscus strain during dynamic activities in intact & deficient anterior cruciate ligament states. STUDY DESIGN:: Combined in vivo/in vitro study. METHODS:: In vivo knee kinematics and muscle force profiles from a healthy individual performing single/doubleleg squats and walking motions were simulated on 10 cadaveric specimens using a dynamic knee simulator system. Simulations were performed on knees in unbraced and braced scenarios, with and without the anterior cruciate ligament. Anterior and posterior medial meniscal strains were measured. RESULTS:: Two different braces each showed a significant reduction in the posteromedial meniscal strain ( p ⩽ 0.01) in an intact anterior cruciate ligament state. Neither brace mirrored this result for the anteromedial strain ( p > 0.05). In the deficient anterior cruciate ligament state, the braces had no significant effect on strain ( p > 0.05). CONCLUSION:: Two unloader knee braces effectively reduced strain in the medial meniscus with an intact anterior cruciate ligament during dynamic activities. Neither brace made a significant reduction in strain for anterior cruciate ligament-deficient knees. CLINICAL RELEVANCE: Unloader knee braces could be used to reduce the medial meniscus strain following meniscal surgery and during rehabilitation in patients with an isolated medial meniscus injury. However, these braces cannot be recommended for this purpose in patients with an anterior cruciate ligament deficiency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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)
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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 ».