Factors that influence soft tissue thickness over the greater trochanter: Application to understanding hip fractures
Notice bibliographique
Résumé
Fall-related hip injuries are a concern for the growing population of older adults. Evidence suggests that soft tissue overlying the greater trochanter attenuates the forces transmitted to the proximal femur during an impact, reducing mechanical risk of hip fracture. However, there is limited information about the factors that influence trochanteric soft tissue thickness. The current study used ultrasonography and electromyography to determine whether trochanteric soft tissue thickness could be quantified reproducibly and whether it was influenced by: (1) gender; (2) hip postures associated with potential falling configurations in the sagittal plane (from 30° of extension to 60° of flexion, at 15° intervals), combined adduction-flexion, and combined adduction-extension; and (3) activation levels of the tensor fascia lata (TFL) and gluteus medius (GM) muscles. Our results demonstrated that soft tissue thickness can be measured reliably in nine hip postures and three muscle activation conditions (for all conditions, ICC >0.98). Mean (SD) thickness in quiet stance was 2.52 cm. Thickness was 27.0% lower for males than females during quiet stance. It was 16.4% greater at maximum flexion than quiet standing, 27.2% greater at maximum extension, and 12.5% greater during combined adduction-flexion. However, there was no significant difference between combined adduction-extension and quiet standing. Thickness was not affected by changes in muscle activity. Forces applied to the femoral neck during a lateral fall decrease as trochanteric soft tissue thickness increases; gender and postural configuration at impact could influence the loads applied to the proximal femur (and thus hip fracture risk) during falls on the hip.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».