The Influence of Knee Position on Ultrasound Imaging of Femoral Cartilage in Individuals with Anterior Cruciate Ligament Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
Background Articular cartilage is important for knee function and can be imaged using ultrasound. The purpose was to compare femoral cartilage thickness and echo intensity (EI) measured at 90° and 140° of knee flexion and between limbs in a cohort with unilateral anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR). We also examined associations between gait biomechanics and cartilage outcomes. Methods Twenty-seven individuals with primary unilateral ACLR participated (12 men, 15 women; age = 22.3 ± 3.8 years; time since ACLR = 71.2 ± 47.2 months). Ultrasound was used to obtain femoral cartilage measurements. Gait outcomes included peak KFA (knee flexion angle) and peak external knee flexion moment (KFM). Cartilage outcomes were compared using a 2 ( position ) × 2 ( limb ) repeated measures ANOVA (analysis of variance). Gait and cartilage associations were assessed using linear regression. Findings There were no position × limb interactions for any cartilage outcome (all P > 0.05). Medial ( P = 0.038) and central cartilage ( P < 0.001) were thicker, whereas central ( P = 0.029) and lateral cartilage EI ( P = 0.003) were lower when measured at 90° than those at 140° of knee flexion. Medial cartilage was thicker in the ACLR than that in the contralateral limb ( P = 0.016). A larger KFM was associated with thicker medial cartilage (ΔR 2 = 0.146, P = 0.021) and central cartilage (ΔR 2 = 0.159, P = 0.039) measured at 140° of knee flexion in the ACLR limb but not at 90°. Interpretation Findings suggest that imaging position influences cartilage thickness and EI measurements in individuals with ACLR and should be considered in study designs and clinical evaluation. A greater KFM was associated with thicker cartilage within specific portions of the distal femur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».