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Enregistrement W4303517506 · doi:10.1002/jor.25451

Influence of body mass index and anterior cruciate ligament reconstruction on gait biomechanics

2022· article· en· W4303517506 sur OpenAlexaff
Derek N. Pamukoff, Skylar C. Holmes, Steven A. Garcia, Michael N. Vakula, Eric J. Shumski, Tyler J. Moffit

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Research® · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCalifornia State University, Fullerton
Mots-clésAnterior cruciate ligament reconstructionMedicineBiomechanicsBody mass indexGaitOverweightPhysical medicine and rehabilitationAnterior cruciate ligamentGround reaction forceOsteoarthritisGait analysisKnee flexionPhysical therapyKinematicsSurgeryInternal medicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Body mass index (BMI) and history of anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) independently influence gait biomechanics and knee osteoarthritis risk, but the interaction between these factors is unclear. The purpose of this study was to compare gait biomechanics between individuals with and without ACLR, and with and without overweight/obesity. We examined 104 individuals divided into four groups: with and without ACLR, and with low or high BMI (n = 26 per group). Three-dimensional gait biomechanics were evaluated at preferred speed. The peak vertical ground reaction force, knee flexion angle and excursion, external knee flexion moment, and external knee adduction moment were extracted for analysis. Gait features were compared between groups using 2 (with and without overweight/obesity) × 2 (with and without ACLR) analysis of variance. Primary findings indicated that those with ACLR and high BMI had a larger external knee adduction moment compared with those with low BMI and with (p = 0.004) and without ACLR (p = 0.005), and compared with those without ACLR and high BMI (p = 0.001). The main effects of ACLR and BMI group were found for the knee flexion moment, and those with ACLR and with high BMI had lower knee flexion moments compared with those without ACLR (p = 0.031) and with low BMI (p = 0.021), respectively. Data suggest that individuals with ACLR and high BMI may benefit from additional intervention targeting the knee adduction moment. Moreover, lower external knee flexion moments in those with high BMI and ACLR were consistent, but high BMI did not exacerbate deficits in the knee flexion moment in those with ACLR. [Correction added on 9 November 2022, after first online publication: In the preceding sentence, for clarity, the words "reductions in the lower" was removed from the initial sentence to read "Moreover, lower external knee flexion moments".].

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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