Arch Height Index, Arch Rigidity Index and Arch Stiffness Values in a Symptomatic Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Normative studies on the Arch Height Index (AHI), Arch Rigidity Index (ARI), and arch stiffness have primarily focused on healthy populations, with little consideration of pathology. The purpose of this study was to create a normative sample of the aforementioned measurements in a pathological sample and to identify relationships between arch structure measurements and pathology. METHODS: AHI was obtained bilaterally at 10% and 90% weightbearing conditions using the Arch Height Index Measurement System (AHIMS). ARI and arch stiffness were calculated using AHI measurements. Dependent t-tests compared right and left, dominant and non-dominant, and injured and non-injured limbs. Measurements of the dominant foot were compared between sexes using independent t-tests. Relationships between arch stiffness and age, sex, and AHI were examined using the coefficient of determination (R2). One-way ANOVAs were used to determine differences between arch structure measurements and number of pathologies or BMI. RESULTS: A total of 110 participants reported either one (n=55), two (n=38), or three or more (n=17) pathologies. Plantar fasciitis (n=31) and hallux valgus (n=28) were the most commonly reported primary concerns. AHI, ARI, and arch stiffness did not differ between limbs for any comparisons, nor between sexes. Between subgroups of BMI and number of pathologies, no differences exist in AHI or ARI; however, BMI was found to have an impact on AHI (10%WB) and arch stiffness (p<.05). Arch stiffness showed a weak relationship to AHI, where a higher AHI was associated with a stiffer arch (R2=0.06). CONCLUSIONS: Normative AHI, ARI and arch stiffness values were established in a pathological sample with a large incidence of plantar fasciitis and hallux valgus. Findings suggest relationships between arch stiffness and both BMI and arch height; however, few trends were noted in AHI and ARI. Determining relationships between arch structure and pathology is helpful for both clinicians and researchers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».