Association of Low Physical Activity Levels With Gait Patterns Considered at Risk for Clinical Knee Osteoarthritis Progression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although gait analysis provides an estimate of joint loading magnitude and patterns during a typical step, accelerometry provides information about loading frequency. Understanding the relationships between these components of loading and knee osteoarthritis (OA) progression may improve conservative management, as gait interventions may need to account for physical activity levels or vice versa. The primary objective was to examine relationships between gait patterns that have previously been associated with OA progression and accelerometer-derived metrics of loading frequency. The secondary objective examined the association of accelerometer-derived metrics and total knee arthroplasty (TKA) at a mean follow-up of 3.5 years. METHODS: Fifty-seven individuals with knee OA underwent gait analysis and 1 week of accelerometer wear. Spearman correlations were calculated between accelerometer-derived metrics and gait patterns. Differences across quartiles of step count were examined with Jonckheere-Terpstra tests. In a subsample, baseline differences between TKA and no TKA groups were examined with Mann-Whitney U-tests. RESULTS: Gait variables previously related to progression were correlated to both step count and moderate- to vigorous-intensity, but not lower-intensity, physical activity. Individuals in the lowest quartile (~4000 steps/day) exhibited gait patterns previously related to progression. There were no differences in any baseline accelerometer-derived metrics between those that did and did not undergo TKA at follow-up. CONCLUSION: Complex relationships exist between gait, physical activity, and OA progression. Accelerometer-derived metrics may contribute unique information about overall loading for individuals above a certain activity threshold, but for those with lower activity levels, gait may be sufficient to predict clinical progression risk, at least over the short term.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».