Knee loading in OA subjects is correlated to flexion and adduction moments and to contact point locations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluated the association of contact point locations with the knee medial and lateral contact force (Fmed, Flat) alterations in OA and healthy subjects. A musculoskeletal model of the lower limb with subject-specific tibiofemoral contact point trajectories was used to estimate the Fmed and Flat in ten healthy and twelve OA subjects during treadmill gait. Regression analyses were performed to evaluate the correlation of the contact point locations, knee adduction moment (KAM), knee flexion moment (KFM), frontal plane alignment, and gait speed with the Fmed and Flat. Medial contact point locations in the medial–lateral direction showed a poor correlation with the Fmed in OA (R2 = 0.13, p = 0.01) and healthy (R2 = 0.24, p = 0.001) subjects. Anterior–posterior location of the contact points also showed a poor correlation with the Fmed of OA subjects (R2 = 0.32, p < 0.001). Across all subjects, KAM and KFM remained the best predictors of the Fmed and Flat, respectively (R2 between 0.62 and 0.69). Results suggest different mechanisms of contact force distribution in OA joints. The variations in the location of the contact points participate partially to explains the Fmed variations in OA subjects together with the KFM and KAM.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».