The relationship between knee loading during gait and cartilage thickness in nontraumatic and posttraumatic knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between knee moments and markers of knee osteoarthritis progression has not been examined in different knee osteoarthritis subtypes. The objective was to examine relationships between external knee moments during gait and tibiofemoral cartilage thickness in patients with nontraumatic and posttraumatic knee osteoarthritis. For this cross-sectional study, participants with knee osteoarthritis were classified into two groups: nontraumatic (n = 22; mean age 60 years) and posttraumatic (n = 19; mean age 56 years, history of anterior cruciate ligament rupture). Gait data were collected with a three-dimensional motion capture system sampled at 100 Hz and force plates sampled at 2000 Hz. External knee moments were calculated using inverse dynamics. Cartilage thickness was determined with magnetic resonance imaging (T1-weighted, 3D sagittal gradient-echo sequence). Linear regression analyses examined relationships between cartilage thickness with knee moments, group, and their interaction. A higher knee adduction moment impulse was negatively associated with medial to lateral cartilage thickness ratio (B = -1.97). This relationship differed between participants in the nontraumatic osteoarthritis group (r = -0.56) and posttraumatic osteoarthritis group (r = -0.30). A higher late stance knee extension moment was associated with greater medial femoral condyle cartilage thickness (B = -0.86) and medial to lateral cartilage thickness (B = -0.73). These relationships also differed between participants in the nontraumatic osteoarthritis group (r = -0.61 and r = -0.51, respectively) and posttraumatic osteoarthritis group (r = 0.10 and r = 0.25, respectively). Clinical Significance: The relationship between knee moments with tibiofemoral cartilage thickness differs between patients with nontraumatic and posttraumatic knee osteoarthritis. The potential influence of mechanical knee loading on articular cartilage may also differ between these subtypes.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».