A geometric approach to study the contact mechanisms in the patellofemoral joint of normal versus patellofemoral pain syndrome subjects
Notice bibliographique
Résumé
The biomechanics of the patellofemoral (PF) joint is complex in nature, and the aetiology of such manifestations of PF instability as patellofemoral pain syndrome (PFPS) is still unclear. At this point, the particular factors affecting PFPS have not yet been determined. This study has two objectives: (1) The first is to develop an alternative geometric method using a three-dimensional (3D) registration technique and linear mapping to investigate the PF joint contact stress using an indirect measure: the depth of virtual penetration (PD) of the patellar cartilage surface into the femoral cartilage surface. (2) The second is to develop 3D PF joint models using the finite element analysis (FEA) to quantify in vivo cartilage contact stress and to compare the peak contact stress location obtained from the FE models with the location of the maximum PD. Magnetic resonance images of healthy and PFPS subjects at knee flexion angles of 15°, 30° and 45° during isometric loading have been used to develop the geometric models. The results obtained from both approaches demonstrated that the subjects with PFPS show higher PD and contact stresses than the normal subjects. Maximum stress and PD increase with flexion angle, and occur on the lateral side in healthy and on the medial side in PFPS subjects. It has been concluded that the alternative geometric method is reliable in addition to being computationally efficient compared with FEA, and has the potential to assess the mechanics of PFPS with an accuracy similar to the FEA.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».