Measuring static and dynamic lower limb alignment in patients with advanced knee osteoarthritis using markerless motion capture
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Marked lower limb malalignment is associated with the progression of knee osteoarthritis (OA). Markerless motion capture is a computer-vision tool that can measure lower limb alignment throughout both static and dynamic tasks. RESEARCH QUESTIONS: The primary objective of the study was to quantify static and dynamic lower limb alignment for patients diagnosed with advanced medial and lateral knee OA. This analysis also explored sex differences in alignment from the static and dynamic tasks. The secondary objective was to investigate if the mean knee adduction angle during quiet standing and the peak knee adduction angle during the first half of stance of gait were associated. METHODS: Ninety-two patients (37 male, 55 female) diagnosed with advanced knee OA (83 with predominantly medial knee OA, and 9 with predominantly lateral knee OA) completed a quiet standing task and a gait task for markerless motion capture using Theia3D software. Two-way analysis of variance tests were used to investigate sex differences and unpaired t-tests were computed to compare knee OA groups. RESULTS: Statistically significant differences in the knee adduction angle were found between medial and lateral knee OA groups during quiet standing (p < 0.001) and the first half of stance of gait (p < 0.0001). A strong correlation was found (Spearman's ρ = 0.86, p < 0.0001) in lower limb alignment between the static and gait tasks. SIGNIFICANCE: These results show how markerless technology was able to quantify lower limb alignment and demonstrates potential for integration into clinic to assess musculoskeletal diseases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».