The Impact of Osteoarthritis‐Specific Anatomical Features and Gait Patterns on Medial Compartment Loading in the Presence of Ligament Laxity
Notice bibliographique
Résumé
Structural changes in ligaments, particularly reduced stiffness, contribute to increased knee joint laxity in osteoarthritis (OA) patients. In silico modeling offers a valuable method to systematically assess how OA-related ligament alterations affect knee kinematics and contact mechanics. Understanding these effects requires considering OA-specific variations in joint geometry, alignment, and gait patterns. A previously developed musculoskeletal modeling workflow was used to incorporate common KOA-related anatomical variations and gait pattern variations. A probabilistic simulation approach assessed the impact of ligament-induced joint laxity on medial compartment loading. Ligament stiffness and reference strains were modeled as independent Gaussian distributions, centered at nominal model stiffness (-20%) and slack length (+20%), with standard deviations set at 5% based on literature-reported values. Increased medial compartment loading at the second peak occurred when posterior tibial translation and external tibial rotation were combined with either: (1) a gait pattern involving decreased ankle dorsiflexion and hip external rotation, increased foot eversion, and knee extension, or (2) a gait pattern with increased lumbar extension, trunk ipsilateral side bending, hip internal rotation, and knee internal rotation. These conditions also resulted in the largest shift in the center of pressure. While both anatomical variations and gait patterns influence knee joint loading, ligament stability plays a key role in determining medial compartment loading magnitude and location. These findings highlight the need to monitor ligament constraints in rehabilitation and computational models to develop personalized interventions that minimize excessive joint stress and slow disease progression.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».