The association between knee muscle performance and clinical outcomes of knee function 1–4 years after a sport-related knee joint injury
Notice bibliographique
Résumé
Objective Estimate the association between index leg knee muscle strength and rate of torque development (RTD), and self-reported and performance-based (i.e., hop) knee function in persons 1–4 years after a sport-related knee joint injury. Methods Data were collected at baseline of a clinical trial . Assessments included the Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score Sport & Recreation subscale (KOOS sport ), 6-m timed hop (TH), and peak concentric isokinetic knee extensor and flexor torque and isometric RTD. Associations between peak torque and RTD with KOOS sport and TH were assessed using multivariable regression with nonlinear transformations. Results 53 participants (64.2% female) were included. Knee extensor peak torque was nonlinearly related to TH time, with a strong inverse relationship at lower torque values that changed as torque increased. Results were inconsistent for flexor peak torque, extensor RTD and flexor RTD, with inconsistencies in relationship shape and estimates of association between primary and sensitivity analyses. There was no association between strength/RTD and KOOS sport . Conclusion There was a nonlinear relationship between knee extensor strength and hop function, with lower strength being associated with a stronger relationship. As strength values increased, the relationship attenuated. Knee extensor and flexor strength, or RTD, were not associated with self-reported function.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».