Analysis Techniques for Congruence of the Patellofemoral Joint
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying joint congruence may help to understand the relationship between joint function and health. In previous studies, a congruence index (CI) has been used to define subject-specific joint congruence. However, the sensitivity of the CI algorithm to surface representation was unknown. The purpose of this study was to assess the effects of applying five modifications (M1-M5) to the CI algorithm to determine whether the magnitude and variability of the patellofemoral CI is dependent on the surface representation used. The five modifications focused on calculating the CI based on the principal curvature (M1) at the centroid of the contact region, (M2) using an root mean square value for the contact region, (M3) using a mean value for the contact region, (M4) using all digitized points of the patellar surface, and (M5) using all digitized points in contact. The CI found using the contact area (M1, M2, M3, and M5) provides a local measure for congruence, which was shown to increase (decreasing CI) with increasing joint angle. In ten healthy subjects measured with magnetic resonance (MR) images, the patellofemoral joint became significantly more congruent as the knee angle increased from 15 deg to 45 deg using method M5. The magnitude and variability of the patellofemoral CI was dependent on the surface representation used, suggesting that standardization of the surface representation is important to provide a consistent measure. Specifically, M5 provides a local measure of joint congruence, which can account for joint position and orientation. M5 balances the ability to detect differences in congruence between knee angles without introducing high variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».