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Enregistrement W4414889707 · doi:10.1016/j.ocarto.2025.100683

Defining and measuring varus thrust in knee osteoarthritis: A scoping review of current evidence and challenges

2025· article· en· W4414889707 sur OpenAlexafffund
Vincenzo E. Di Bacco, Zaryan Masood, Joshua A.J. Keogh, Matthew C. Ruder, Fatima Gafoor, Jenny Wu, Yalda Azari, Eseoghene Orogun, Dylan Kobsar

Notice bibliographique

RevueOsteoarthritis and Cartilage Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésComparabilityStandardizationCurrent (fluid)Limit (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This scoping review investigated the definitions, assessment methods, and current applications of varus thrust (VT) in knee osteoarthritis (OA). Methods: Five databases (MEDLINE, EMBASE, CINAHL, SPORTDiscus, and Web of Science Core Collection) were searched in this scoping review for studies assessing VT during walking in adults with knee OA using the terms "varus" and "lateral" in proximity to thrust. Data were extracted and categorized by study characteristics (OA sample, publication year, design, and aim) and VT assessment protocol (method and definition). Results: ​= ​19) methods. Designs included prospective, experimental, cross-sectional, and case series. VT was most often assessed to examine disease severity, progression, surgical outcomes, and symptom associations. Visual VT was commonly defined as dynamic worsening or abrupt onset of varus alignment during weight acceptance. Optical motion capture commonly measured VT as frontal plane knee excursion from foot contact to mid-stance, while inertial methods typically used peak lateral tibial acceleration or angular velocity. Conclusion: Despite growing research interest in VT, inconsistent definitions and measurement protocols limit comparability across studies and hinder broader adoption. Greater standardization and validation are needed to clarify its potential clinical utility in knee OA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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