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Enregistrement W1514889211 · doi:10.1002/jor.22529

Decreased posterior cruciate and altered collateral ligament loading following ACL transection: A longitudinal study in the ovine model

2013· article· en· W1514889211 sur OpenAlexafffund
Mohammad Atarod, Cyril B. Frank, Nigel G. Shrive

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Research® · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAnterior cruciate ligamentGaitMedicineStifle jointACL injuryKnee JointCruciate ligamentHoofGait analysisMedial collateral ligamentLigamentBiomechanicsAnatomyPhysical medicine and rehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although ACL deficiency is shown to lead to joint degeneration, few quantitative data are reported on its effect on soft tissue structures surrounding the knee joint, specifically, the posterior cruciate and collateral ligaments. The kinematics of the stifle joint of sheep (N = 5) were measured during "normal" gait, as well as 4 and 20 weeks after ACL transection. These motions were reproduced using a unique robotic manipulator and the loads borne by PCL, MCL, and LCL during gait were determined. Our results demonstrated a significant decrease in mean PCL loads 20 weeks post-ACL injury, at hoof-strike (0% of gait, p = 0.034), hoof-off (66% of gait, p = 0.006), peak-swing (85% of gait, p = 0.026), and extension-before-hoof-strike (95% of gait, p = 0.028). Mean MCL loads did not significantly increase following ACL transection, maybe due to large between-animal variation. Finally, mean LCL loads indicated a significant decrease (p < 0.047) at 20 weeks across the entire gait cycle. From a clinical perspective, the load redistributions observed in cruciate and collateral ligaments following ACL injury indicate that these tissues can carry/adapt to the altered mechanical environment of the joint. The considerable variability in the magnitudes of change following ACL injury among animals also simulates clinical variability in humans after trauma.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations36
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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