Electromechanical response of articular cartilage in indentation—considerations on the determination of cartilage properties during arthroscopy
Notice bibliographique
Résumé
A finite element formulation of streaming potentials in articular cartilage was incorporated into a fibril-reinforced model using the commercial software ABAQUS. This model was subsequently used to simulate interactions between an arthroscopic probe and articular cartilage in a knee joint. Fibril reinforcement was found to account for large fluid pressure at considerable strain rates, as has been observed in un-confined compression. Furthermore, specific electromechanical responses were associated with specific changes in tissue properties that occur with cartilage degeneration. For example, the strong strain-rate dependence of the load response was only observed when the collagen network was intact. Therefore, it is possible to use data measured during arthroscopy to evaluate the degree of cartilage degeneration and the source causing changed properties. However, practical problems, such as the difficulty of controlling the speed of the hand-held probe, may greatly reduce the reliability of such evaluations. The fibril-reinforced electromechanical model revealed that high-speed transient responses were associated with the collagen network, and equilibrium response was primarily determined by proteoglycan matrix. The results presented here may be useful in the application of arthroscopic tools for evaluating cartilage degeneration, for the proper interpretation of data, and for the optimization of data collection during arthroscopy.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».