Unlocking the Secrets of Knee Joint Unloading: A Systematic Review and Biomechanical Study of the Invasive and Non-Invasive Methods and Their Influence on Knee Joint Loading
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: This review analyzes the effects of invasive and non-invasive methods of knee joint unloading on knee loading, employing a biomechanical model to evaluate their impact. Methods: PubMed, Web of Science, Cochrane, and Scopus were searched up to 15 May 2024 to identify eligible clinical studies evaluating Joint Space Width, Cartilage Thickness, the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index, the Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score system, Gait velocity, Peak Knee Adduction Moment, time to return to sports and to work, ground reaction force, and the visual analogue scale pain score. A second search was conducted to select a biomechanical model that could be parametrized, including the modifications that each treatment would impose on the knee joint and was capable of estimate joint loading to compare the effectiveness of each method. Results: Analyzing 28 studies (1652 participants), including 16 randomized clinical trials, revealed significant improvements mainly when performing knee joint distraction surgery, increasing Joint Space Width even after removal, and high tibial osteotomy, which realigns the knee but does not reduce loading. Implantable shock absorbers are also an attractive option as they partially unload the knee but require further investigation. Non-invasive methods improve biomechanical indicators of knee joint loading; however, they lack quantitative analysis of cartilage volume or Joint Space Width. Conclusions: Current evidence indicates a clear advantage in knee joint unloading methods, emphasizing the importance of adapted therapy. However, more extensive research, particularly using non-invasive approaches, is required to further understand the underlying knee joint loading mechanisms and advance the state of the art.
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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 | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».