Repetitive differential finger motion increases shear strain between the flexor tendon and subsynovial connective tissue
Notice bibliographique
Résumé
Non-inflammatory fibrosis and thickening of the subsynovial connective tissue (SSCT) are characteristic in carpal tunnel syndrome (CTS) patients. These pathological changes have been linked to repetitive hand tasks that create shear forces between the flexor tendons and SSCT. We measured the relative motion of the flexor digitorum superficialis tendon and SSCT during two repetitive finger tasks using color Doppler ultrasound. Twelve participants performed flexion-extension cycles for 30 min with the long finger alone (differential movement) and with all four fingers together (concurrent movement). Shear strain index (SSI, a relative measure of excursion in flexion and extension) and maximum velocity ratio (MVR, the ratio of SSCT versus tendon during flexion and extension) were used to represent shear. A linear effect of exertion time was significant and corresponded with larger tendon shear in differential motion. The flexion SSI increased 20.4% from the first to the 30th minute, while MVR decreased 8.9% in flexion and 8.7% in extension. No significant changes were found during concurrent motion. These results suggest that exposure to repetitive differential finger tasks may increase the risk of shear injury in the carpal tunnel.
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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 | 0,001 |
| 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 ».