Quantitative Assessment of Knee Pain and Proprioception in Tibial Rotation in Individuals With Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Patients with knee osteoarthritis (OA) exhibit reduced tibial rotations, possibly as a compensatory adaptation to mitigate mechanical stimuli on surrounding tissues. Hence, the passive threshold angle at which knee pain is sensed may reflect that surrounding tissues have received mechanical stimuli sufficient to exceed the nociceptive threshold. This study aimed to measure knee pain and proprioception during tibial rotation quantitatively. Twelve patients with symptomatic medial knee OA and 12 age- and sex-matched controls were included. For patients with knee OA, knee pain was quantified using the pain threshold angle (PTA), at which pain was first perceived during robot-controlled tibial internal rotation (IR) and external rotation (ER) at 0.5°/sec. Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) were also collected. Knee proprioception was measured as the threshold of passive movement detection (TPMD), at which participants first perceived the motion. Pearson's correlations were performed to assess relationships between KOOS/WOMAC and PTA. Independent t-tests compared TPMD between OA and control groups, while paired t-tests compared PTA and TPMD between IR and ER. In knee OA patients, smaller PTA in IR was correlated with worsened scores on KOOS/WOMAC (r = 0.59-0.70; p < 0.05); and PTA in IR was lower than in ER (p = 0.009), indicating increased pain sensitivity in IR. Patients with medial knee OA exhibited impaired proprioception, with a larger TPMD in tibial ER than controls (p = 0.019). This study presents a novel method for quantifying knee pain and proprioception, potentially enhancing the precision of knee OA rehabilitation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».