Frontal Plane Knee Kinematics and Kinetics During Gait in Children and Youth with Achondroplasia—Correspondence with Static X-Ray Images and Relevance to Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frontal knee malalignments are hallmarks of Achondroplasia (ACH), along with disproportional short stature. Typically, X-rays are used to assess them, but 3D gait analysis (3DGA) may additionally be used to evaluate dynamic knee function. The research questions were as follows: (1) What is the relationship between X-rays and 3DGA in ACH? (2) Do children with ACH have abnormal frontal knee kinematics and kinetics? (3) Are there aspects of 3DGA that relate to knee symptoms? Methods: A total of 62 knees of 31 children with ACH (age: 11.1 ± 4.3 years, 34 symptomatic knees) underwent 3DGA and X-ray as part of their standard clinical care. X-rays were analyzed for mechanical tibiofemoral angle (mTFA). Relationships between X-rays and 3DGA were determined. Sixty-two knees of 31 age-matched typically developing (TD) children served as references for 3DGA. Frontal knee kinematics (including thrust RoM) and adduction moments (KAMs) were compared. Multiple regression was performed for measurements associated with KAM, and ANOVA was used to compare TD and ACH knees with and without pain. Results: There was a high correlation between static frontal knee angles and mTFA (r = 0.93, p < 0.001, mean difference = −2.9°). ACH knees with a regular mTFA also showed significantly increased KAM. Multiple regression analysis showed that mTFA was the most relevant predictor of KAM (R2 = 0.41–0.75). Symptomatic knees (n = 34/62) experienced significantly more knee RoM in early stance than asymptomatic knees. Conclusions: Three-dimensional gait analysis may be an objective screening method for dynamic knee alignment and stability and may complement radiography in monitoring ACH. Symptoms may depend on knee thrust, while the impact of altered KAM needs further study.
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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 ».