Innervation pattern of the suprascapular nerve within supraspinatus: A three‐dimensional computer modeling study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between the innervation pattern of the suprascapular nerve (SSN) and the muscle architecture of supraspinatus has not been thoroughly investigated. The supraspinatus is composed of two architecturally distinct regions: anterior and posterior. Each of these regions is further subdivided into three parts: superficial, middle and deep. The purpose of this study was to investigate the course of the SSN throughout the volume of supraspinatus and to relate the intramuscular branches to the distinct regions and parts of the supraspinatus. The SSN was dissected in thirty formalin embalmed cadaveric specimens and digitized throughout the muscle volume in six of those specimens. The digitized data were modeled using Autodesk(®) Maya(®) 2011. The three-dimensional (3D) models were used to relate the intramuscular innervation pattern to the muscle and tendon architecture defined by Kim et al. (2007, Clin Anat 20:648-655). The SSN bifurcated into two main trunks: medial and lateral. All parts of the anterior region were predominantly innervated by the medial trunk and its proximal and medial branches, whereas all parts of the posterior region predominantly by the lateral trunk and its posterolateral and/or posteromedial branches. The posterior region also received innervation from the proximal branch of the medial trunk in half of the specimens. These findings provide evidence that the anterior and posterior regions are distinct with respect to their innervation. The 3D map of the innervation pattern will aid in planning future clinical studies investigating muscle activation patterns and provide insight into possible injury of the nerve with supraspinatus pathology and surgical techniques.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle