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Enregistrement W3088628749 · doi:10.1186/s13047-020-00426-8

Associations of foot and ankle characteristics with knee symptoms and function in individuals with patellofemoral osteoarthritis

2020· article· en· W3088628749 sur OpenAlexaff
Jade M. Tan, Kay M. Crossley, Shannon E. Munteanu, Natalie J. Collins, Harvi F. Hart, Joel W. Donnar, Gearoid Cleary, Isobel C. O’Sullivan, Liam Maclachlan, Catherine L. Derham, Hylton B. Menz

Notice bibliographique

RevueJournal of Foot and Ankle Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMedicineOsteoarthritisAnkleFoot (prosody)Range of motionKnee painPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAnkle dorsiflexionOrthopedic surgeryRehabilitationPatellofemoral pain syndromeKnee JointSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Foot and ankle characteristics are associated with patellofemoral pain (PFP) and may also relate to patellofemoral osteoarthritis (PFOA). A greater understanding of these characteristics and PFOA, could help to identify effective targeted treatments. Objectives To determine whether foot and ankle characteristics are associated with knee symptoms and function in individuals with PFOA. Methods For this cross‐sectional study we measured weightbearing ankle dorsiflexion range of motion, foot posture (via the Foot Posture Index [FPI]), and midfoot mobility (via the Foot Measurement Platform), and obtained patient‐reported outcomes for knee symptoms and function (100 mm visual analogue scales, Anterior Knee Pain Scale [AKPS], Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score, repeated single step‐ups and double‐leg sit‐to‐stand to knee pain onset). Pearson's r with significance set at p < 0.05 was used to determine the association between foot and ankle charateristics, with knee symptoms and function, adjusting for age. Results 188 participants (126 [67%] women, mean [SD] age of 59.9 [7.1] years, BMI 29.3 [5.6] kg/m 2 ) with symptomatic PFOA were included in this study. Lower weightbearing ankle dorsiflexion range of motion had a small significant association with higher average knee pain (partial r = − 0.272, p < 0.001) and maximum knee pain during stair ambulation (partial r = − 0.164, p = 0.028), and lower scores on the AKPS (indicative of greater disability; partial r = 0.151, p = 0.042). Higher FPI scores (indicating a more pronated foot posture) and greater midfoot mobility (foot mobility magnitude) were significantly associated with fewer repeated single step‐ups (partial r = − 0.181, p = 0.023 and partial r = − 0.197, p = 0.009, respectively) and double‐leg sit‐to‐stands (partial r = − 0.202, p = 0.022 and partial r = − 0.169, p = 0.045, respectively) to knee pain onset, although the magnitude of these relationships was small. The amount of variance in knee pain and disability explained by the foot and ankle characteristics was small (R 2 ‐squared 2 to 8%). Conclusions Lower weightbearing ankle dorsiflexion range of motion, a more pronated foot posture, and greater midfoot mobility demonstrated small associations with worse knee pain and greater disability in individuals with PFOA. Given the small magnitude of these relationships, it is unlikely that interventions aimed solely at addressing foot and ankle mobility will have substantial effects on knee symptoms and function in this population. Trial registration The RCT was prospectively registered on 15 March 2017 with the Australia and New Zealand Clinical Trials Registry ( ANZCTRN12617000385347 ).

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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,263

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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