Longitudinal changes in adiposity following anterior cruciate ligament reconstruction and associations with knee symptoms and function
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate adiposity after anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR): i) cross-sectionally (1-year post-ACLR) compared to uninjured controls; ii) longitudinally up to 5 years post-ACLR; and iii) associations with patient-reported symptoms and physical performance. Methods: In 107 individuals post-ACLR and 19 controls, we assessed global (BMI), peripheral (subcutaneous adipose tissue thickness on the posteromedial side of knee MRI), and central (waist circumference in ACLR group) adiposity. Patient-reported symptoms (Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score) and physical performance (hop for distance) were evaluated at 1 and 5 years post-ACLR. Linear regression models evaluated adiposity between groups. Paired t-tests evaluated changes in adiposity from 1- to 5 years post-ACLR. Linear regression models analyzed adiposity's associations with patient-reported symptoms and physical performance at 1-year post-ACLR, changes in symptoms and performance over 4 years post-ACLR, and longitudinal changes in adiposity and symptoms and performance, controlling for age, sex, and activity level. Results: ) and central (5 cm) adiposity, and lower average peripheral adiposity (1.3 mm) were observed. In general, adiposity at one-year post-ACLR was negatively associated with patient-reported symptoms and physical performance, and changes from 1 to 5 years post-ACLR. Increases in adiposity were negatively associated with changes in patient-reported symptoms and physical performance over four years post-ACLR. Conclusion: Greater global and central adiposity is a feature of young adults following ACLR and influences current and future patient-reported symptoms and physical performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».