Efeitos do sexo, da severidade e da velocidade nos parâmetros espaço-temporais e angulares e na variabilidade dos parâmetros angulares da marcha em pessoas com osteoartrite de joelho
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (AO) is the most common musculoskeletal disease in the world and the knee is the most affected joint. Women have twice the risk of developing knee osteoarthritis and the effect that sex and severity of knee osteoarthritis (OAJ) would have on spatiotemporal parameters and angular variability, and their relationship with clinical measures are still uncertain. The aim of this study was to investigate the effect that sex and severity of OAJ would have on spatiotemporal parameters and angular variability during gait at different speeds, and to correlate them with muscle strength and the perception of pain and physical function. Forty-two OAJ individuals and 19 healthy people underwent the application of the visual analogue pain scale (VAS) and Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC), evaluation of muscle strength and kinematics of gait on a treadmill at three speeds: comfortable, 20% higher and 20% lower than the comfortable speed. The results revealed that there was no effect of sex or severity on the range of motion of lower limb joints or on angular variability in the sagittal plane. However, there was some effect of severity on clinical measures (EVA and WOMAC) and on muscle strength assessment, but there was an effect of sex on these measures and on step length. Women had shorter stride length, greater stiffness, worse physical function and less muscle strength than men, with a significant correlation between these variables, indicating that the focus on rehabilitation should be on reducing pain and increasing muscle strength and joint mobility.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».