Gait Adaptations in Youth With Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Juvenile idiopathic arthritis (JIA) affects body structure and function and physical activity outcomes. The present study was undertaken to examine differences in gait kinematics during fixed‐speed treadmill walking for youth with JIA and typically developing (TD) youth. Methods Sagittal plane gait kinematics were obtained using a 12‐camera system (Motion Analysis) for youth with JIA (n = 30) and their age and sex‐matched TD peers (n = 30). Outcomes included disease activity, pain, well‐being, and peak sagittal hip, knee, and ankle joint angles. Kinematics were analyzed for the indexed leg (IL) (i.e., the affected leg of participants with JIA) compared to the dominant leg of TD participants and for the contralateral leg (CL) (i.e., the less/not affected leg of participants with JIA) compared to the nondominant leg of TD participants. Kinematics differences were investigated using multivariate Hotelling's T 2 statistic (paired samples; α = 0.05) and simultaneous 95% confidence intervals (95% CIs). Potential confounders (age, sex, body mass index) were assessed using linear mixed‐effects models with random effect for pairs. Results Youth with JIA had low disease activity, pain, and disability scores. Deviations in bilateral joint angles were observed (IL P = 0.015, CL P = 0.009). Youth with JIA walked with greater initial hip flexion (mean difference IL 2.8° [95% CI –0.6, 6.2]; CL 3.0° [–0.9, 6.9]) and lower knee extension (mean difference IL –2.2° [95% CI –4.4, 0.1]; CL –3.3° [–7.4, 0.8]), and lower hip extension during terminal stance (mean difference IL 3.4° [95% CI –0.3, 7.0]; CL 4.0° [1.0, 7.0]). Conclusion Despite low disease activity, youth with JIA avoided the close‐packed knee position, commonly associated with joint inflammation and pain. These findings highlight secondary consequences of JIA and inform targets for physical therapy management for youth with JIA.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».