ABS0147 EARLY IMPROVEMENTS IN QUADRICEPS MUSCLE INHIBITION AS A KEY DETERMINANT OF FUNCTIONAL RECOVERY FOLLOWING TOTAL KNEE ARTHROPLASTY
Notice bibliographique
Résumé
Background: Total Knee Arthroplasty (TKA) is a common surgical procedure for knee osteoarthritis that aims to relieve pain and restore joint function. Despite its success, postoperative quadriceps muscular inhibition (QMI) is still a substantial barrier, delaying functional recovery and affecting quality of life. Understanding the temporal dynamics of QMI and its impact on functional outcomes could help guide rehabilitation efforts to optimize recovery timelines. Objectives: This study aimed to investigate the relationship between early improvements in QMI and functional performance at six weeks post-surgery. Methods: A total of 19 patients (mean age 69.4 years, BMI 32.9 kg/m2, 17f, 2m) who underwent unilateral TKA surgery included in the present study. QMI was assessed using a pressure biofeedback unit, while functional performance was evaluated through the 2-Minute Walk Test (2MWT) and the Five-Times Sit-to-Stand Test (5TSTS). Functional levels were assessed using the WOMAC and KOS-ADLS scales. Measurements were performed on postoperative days 1 and 2, as well as at weeks 2 and 6. Results: Significant improvements in QMI were observed during the first two postoperative weeks (p < 0.05), with no notable changes between weeks 2 and 6. Functional performance at six weeks post-surgery showed a moderate negative correlation with improvements in QMI during the initial two weeks (r = -0.591, p=0.01) post-surgery. Conclusion: Early rehabilitation efforts focusing on quadriceps muscle activation, particularly within the first two weeks after surgery, may facilitate better long-term functional outcomes following TKA. Future research should investigate targeted interventions to optimize muscle activation during this critical postoperative period. REFERENCES: NIL . Table 1Relationship Between Improvements Quadriceps Muscle Inhibition Levels and Functional Status.N=19QMI improvements5-TSTS2MWT10MWTWOMACpWOMACsWOMACfKOSADLS2 nd dayr=-0,098p= 0,698r= 0,360p=0,130r= -0,227p=0,351r= -0,235p=0,333r= 0,209p=0,390r=0,040p=0,872r= 0,023p=0,9262 nd weekr=-0,591p=0,010r= 0,228p=0,348r= -0,202p=0,408r= 0,037p=0,880r=-0,114p=0,643r= -0,110p=0,655r= 0,094p=0,7026 th weekr=-0,315p=0,203r= 0,182p=0,455r= -0,349p=0,143r= 0,088p=0,721r= 0,170p=0,486r= -0,152p=0,535r= -0,027p=0,912r: Spearman correlation analysis.5TSTS: Five-Times Sit-to-Stand Test, 2MWT: 2-Minute Walk Test, 10MWT: 10-Meter Walk Test, WOMACp: Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index "Pain" subscale, WOMACs: Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index "Stiffness" subscale, WOMACf: Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index "Function" subscale, KOS-ADLS: Knee Outcome Survey - Activities of Daily Living Scale. Acknowledgements: NIL . Disclosure of Interests: None declared . © The Authors 2025. This abstract is an open access article published in Annals of Rheumatic Diseases under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/). Neither EULAR nor the publisher make any representation as to the accuracy of the content. The authors are solely responsible for the content in their abstract including accuracy of the facts, statements, results, conclusion, citing resources etc.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».