Association between the lower extremity biomechanical factors with osteoarthritis of knee
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Osteoarthritis (OA) of the knee joint is one of the causes of pain and physical disability. Our aim is to prevent the OA of the knee joint. Hence, to prevent and to treat, the OA knee pain needs to find an association between various biomechanical factors of the lower limb and OA knee pain. Therefore, to assess the association between the lower extremity biomechanical factors with osteoarthritis of knee pain. Materials and Methods: Our study was a cross-sectional study, in that we have taken fifty participants who already diagnosed OA. The various biomechanical factors of the lower limb were measured along with outcome scales such as the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) for the OA knee and Numeric Rating Scale (NRS) for the knee pain from each participant. Results: There was a significant correlation found between femoral anteversion and navicular drop with WOMAC scale with a P = 0.001 and 0.03, respectively. The significant correlation between femoral anteversion, hamstring muscle length, Q angle (dynamic), and tibial torsion with NRS pain scale with P = 0.07, 0.06, 0.07, and 0.06, respectively. Conclusion: The study concluded that body mass index, femoral anteversion, hamstring's length, navicular drop, tibial torsion, and Q angle (dynamic) are various biomechanical factors which might be responsible for the incidence of the OA knee along with functional limitation and OA knee pain.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».