Can a rigid antipronation foot orthosis change the effects of prolonged standing on postural control in men with patellofemoral pain?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pronated foot posture is known as a contributing factor for patellofemoral pain (PFP) development. Patients with patellofemoral pain often experience poor postural control. Implementation of optimal management strategies for enhancing their postural performance is important. OBJECTIVES: The aim of this study was to determine whether a rigid antipronation foot orthosis changes prolonged standing effects on postural control in men with PFP. STUDY DESIGN: Case-control study. METHODS: Twenty-eight men with PFP and pronated foot and 28 healthy men were enrolled in this study. Center-of-pressure parameters were measured during short trials (60 seconds) of single-leg standing before and immediately after prolonged standing (20 minutes) using force platform. In patients with PFP, postural control was examined on 2 separate days with and without rigid antipronation foot orthosis. RESULTS: Findings showed that the pre-post differences of sway area (t(48) = -2.22, p = 0.03), mediolateral (ML) displacement (t (48) = -2.51, p = 0.01), and mean velocity (t(48) = -2.01, p = 0.04) were significantly greater in patients with PFP without foot orthosis compared with those in the healthy group. Significant intervention main effect ( p = 0.04) and time-by-intervention interaction ( p = 0.006) for sway area were shown. Significant intervention main effects were noted for ML displacement ( p = 0.007) and mean velocity ( p = 0.003). For these variables, significant time-by-intervention interactions were found. Further analysis showed greater values of ML displacement and mean velocity parameters before the prolonged standing in patients with PFP without foot orthosis compared with patients with PFP with orthosis. CONCLUSIONS: Rigid antipronation foot orthosis can improve the postural performance after prolonged standing in young adult men with PFP.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».