Lower Limb Movement Pattern Differences Between Males and Females in Squatting and Kneeling
Notice bibliographique
Résumé
Movement pattern differences may contribute to differential injury or disease prevalence between individuals. The purpose of this study was to identify lower limb movement patterns in high knee flexion, a risk factor for knee osteoarthritis, and to investigate kinematic differences between males and females, as females typically develop knee osteoarthritis more commonly and severely than males. Lower extremity kinematic data were recorded from 110 participants completing 4 variations of squatting and kneeling. Principal component analysis was used to identify principal movements associated with the largest variability in the sample. Across the tasks, similar principal movements emerged at maximal flexion and during transitions. At maximal flexion, females achieved greater knee flexion, facilitated by a wider base of support, which may alter posterior and lateral tibiofemoral stress. Principal movements also detected differences in movement temporality between males and females. When these temporal differences occur due to alterations in movement velocity and/or acceleration, they may elicit changes in muscle activation and knee joint stress. Movement variability identified in the current study provides a framework for potential modifiable factors in high knee flexion, such as foot position, and suggests that kinematic differences between the sexes may contribute to differences in knee osteoarthritis progression.
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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 | 0,000 | 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)
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 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 ».