Patellofemoral joint loading and early osteoarthritis after ACL reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
Patellofemoral joint (PFJ) osteoarthritis is common following anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) and may be linked with altered joint loading. However, little is known about the cross-sectional and longitudinal relationship between PFJ loading and osteoarthritis post-ACLR. This study tested if altered PFJ loading is associated with prevalent and worsening early PFJ osteoarthritis post-ACLR. Forty-six participants (mean ± 1 SD age 26 ± 5 years) approximately 1-year post-ACLR underwent magnetic resonance imaging (MRI) and biomechanical assessment of their reconstructed knee. Trunk and lower-limb kinematics plus ground reaction forces were recorded during the landing phase of a standardized forward hop. These data were input into a musculoskeletal model to calculate the PFJ contact force. Follow-up MRI was completed on 32 participants at 5-years post-ACLR. Generalized linear models (Poisson regression) assessed the relationship between PFJ loading and prevalent early PFJ osteoarthritis (i.e., presence of a PFJ cartilage lesion at 1-year post-ACLR) and worsening PFJ osteoarthritis (i.e., incident/progressive PFJ cartilage lesion between 1- and 5-years post-ACLR). A lower peak PFJ contact force was associated with prevalent early PFJ osteoarthritis at 1-year post-ACLR (n = 14 [30.4%]; prevalence ratio: 1.37; 95% confidence interval [CI]: 1.02-1.85) and a higher risk of worsening PFJ osteoarthritis between 1- and 5-years post-ACLR (n = 9 [28.1%]; risk ratio: 1.55, 95% CI: 1.13-2.11). Young adults post-ACLR who exhibited lower PFJ loading during hopping were more likely to have early PFJ osteoarthritis at 1-year and worsening PFJ osteoarthritis between 1- and 5-years. Clinical interventions aimed at mitigating osteoarthritis progression may be beneficial for those with signs of lower PFJ loading post-ACLR.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».