The Association Between Knee Biomechanics During Running And Resting Trochlea Cartilage Thickness
Notice bibliographique
Résumé
There is ambiguity in the role of loading on knee cartilage development and degeneration in distance runners. PURPOSE: To examine the association between knee joint kinetics during running and resting cartilage thickness. It was hypothesized that greater joint kinetics would be associated with thicker resting cartilage. METHODS: Sixteen runners participated (7 females and 9 males; Height = 1.73 ± 0.07 m, Mass = 66.7 ± 8.3 kg, Age = 21.5 ± 3.7 years, self-selected running Speed = 3.34 ± 0.4 m/s, Weekly Running Amount = 51.9 ± 25.7 km, Running Experience = 6.53 ± 3.5 years). Runners were defined as anyone who runs at least 3 times per week, and 16 kilometers in that week for the past 6 months. Participants rested supine for 30 minutes before ultrasound imaging of trochlear cartilage. After imaging, participants ran at a self-selected speed for 35 minutes on a force instrumented treadmill while kinetics and kinematics were recorded at 2400 Hz and 240 Hz, respectively. Variables of interest included peak patellofemoral joint stress (PFJS), peak patellofemoral joint force (PFJF), peak knee flexion angle (KFA), peak knee extensor moment (KEM), medial, central, and lateral cartilage region thickness and total thickness of femoral trochlea cartilage. Spearman’s rho assessed the association between biomechanical and cartilage outcomes (α = 0.05). RESULTS: Peak PFJS was associated with medial (rho = 0.653, p = 0.006), central (rho = 0.503, p = 0.047), lateral (rho = 0.529, p = 0.035) and total (rho = 0.618, p = 0.011) cartilage thickness. Peak PFJF was associated with medial cartilage thickness (rho = 0.524, p = 0.037) but not central, lateral, or total cartilage thickness (all rho<0.32, all p > 0.05). Peak KEM and peak KFA were not associated with medial, central and lateral cartilage thickness and total cartilage thickness (all rho<0.48, all p > 0.06). CONCLUSIONS: Peak PFJS was consistently associated with all cartilage outcomes, but PFJF, KEM and KFA were not. Therefore, robust biomechanical modeling is useful when quantifying knee loading characteristics. Greater PFJS during running may provide a beneficial mechanical stimulus for cartilage maintenance and development. Supported by: This project received funding from the Natural Science and Engineering Research Council of Canada (RGPIN-2022-04804, PI: DN Pamukoff), the Canadian Foundation for Innovation John R. Evans Leader Fund (Project ID: 42110, PI: DN Pamukoff) and the Ontario Graduate Scholarship 2024-2025 (RJ Evans).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».