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Enregistrement W2004615942 · doi:10.1007/s00167-014-3056-8

Quantitative pivot shift assessment using combined inertial and magnetic sensing

2014· article· en· W2004615942 sur OpenAlexafffund
David R. Labbé, Di Li, Guy Grimard, Jacques A. de Guise, Nicola Hagemeister

Notice bibliographique

RevueKnee Surgery Sports Traumatology Arthroscopy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineÉcole de Technologie SupérieureUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésAccelerometerGravitational accelerationGyroscopeAccelerationKinematicsPhysicsBiomedical engineeringAcousticsGeodesyGravitationGeologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of the study was to demonstrate the feasibility of a new measurement system using micro-electromechanical systems (MEMS)-based sensors for quantifying the pivot shift phenomenon. METHODS: The pivot shift test was performed on 13 consecutive anterior cruciate ligament-deficient subjects by an experienced examiner while femur and tibia kinematics were recorded using two inertial sensors each composed of an accelerometer, gyroscope and magnetometer. The gravitational component of the acquired data was removed using a novel method for estimating sensor orientations. Correlation between the clinical pivot shift grade and acceleration and velocity parameters was measured using Spearman's rank correlation coefficients. RESULTS: The pivot shift phenomenon was best characterized as a drop in femoral acceleration observed at the time of reduction. The correlation between the femoral acceleration drop and the clinical grade was shown to be very strong (r = 0.84, p < 0.0001). CONCLUSIONS: The present study demonstrates the feasibility of quantifying the pivot shift using MEMS-based sensors and removing the gravitational component of acceleration using an estimation of sensor orientation for improved correlation to the clinical grade.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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