Motion‐derived coordinate systems reduce inter‐subject variability of elbow flexion kinematics
Notice bibliographique
Résumé
The selection of a joint coordinate system affects the outcome of motion pathways. We developed coordinate systems for the ulna and humerus, which are generated from upper extremity motion. These Motion-Derived Coordinate Systems (CS) were compared to traditional Anatomy-Derived CS created using surface digitizations of anatomical features. Within-subject repeatability of creating Motion-Derived CS was quantified. In vitro elbow flexion was generated in the gravity-dependent position using an active upper extremity motion simulator. Kinematic pathways of those motions were calculated in terms of valgus angulation and internal rotation of the ulna relative to the humerus, using both CS. The method of creating Motion-Derived CS was highly repeatable-less than 0.5 mm and 1° for all coordinate directions measured. Inter-subject variability of active flexion pathways was reduced with Motion-Derived CS compared to Anatomy-Derived CS (p < 0.05). The decrease in inter-subject kinematic variability when using Motion-Derived CS may increase the statistical power of biomechanical studies and allow for reduced sample sizes. This minimally invasive method, which also determines the elbow flexion and forearm rotation axes and center of the capitellum, may also be applicable in computer-navigated surgery of the upper limb.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».