Gait Kinematics of Patients with Lateral Collateral Ligament Injuries of Ankle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Lateral collateral ligament (LCL) injuries of ankle are a common problem in sports medicine. The purpose of this study is to evaluate the walking kinematics in patients with LCL injuries of ankle for examining how ankle ligament injuries affect foot and ankle motion. The results will serve in precision assessment and computer-aided diagnosis. Methods Kinematics of walking were assessed by the Heidelberg Foot Measurement Model (HFMM) in 6 adults (3 patients, 3 control subjects). We hypothesized that patients with ligament injury will: present a shorter stance phase, but longer swing phase; be observed with an increasing number of shank and foot adjustments during the stance phase; reduce velocity of foot during the early swing phase with an increasing variation. Velocity profiles and micro-adjustment of knee, ankle, and foot were calculated during different gait phases and compared between two different subject groups by independent-sample t-test with 95% confidence intervals and standard error of measurements. Results In the gait cycle, 1 st rocker phase was 2.09% shorter (p < 0.001) and 2 nd rocker phase was 1.54% longer (p = 0.009) in patients than in controls. Compared to control subjects, the patients showed 89.1 mm shorter stride length (p<0.001), 0.10s slower stride (p<0.001) and 1.57 more complex micro-adjustments in 2 nd rocker phase than in other rocker/swing phases during natural walking (p=0.017). The mean velocity of knee (6.05 mm/10 -2 s vs. 4.74 mm/10 -2 s), ankle (0.85 mm/10 -2 s vs. 0.52 mm/10 -2 s), midfoot (0.79 mm/10 -2 s vs. 0.48 mm/10 -2 s) and forefoot (1.72 mm/10 -2 s vs. 0.97 mm/10 -2 s) in 2 nd rocker was significantly higher in patients (p<0.001). Conclusion Our findings revealed the human motion compensatory mechanism. Patients with ligament injuries need more musculoskeletal adjustments to keeping body balance than control subjects. Precise descriptions of the kinematics are crucial for clinical assessment before and after surgical management. These results will also provide a foundation for computer-aided diagnosis in the future. Key Terms ankle ligaments, gait analysis, Heidelberg Foot Measurement Model, foot and ankle kinematics, phase/rocker, physical therapy/rehabilitation.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».