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Enregistrement W2023313540 · doi:10.1002/jor.1100180422

Effect of <i>in vitro</i> testing over extended periods on the low‐load mechanical behaviour of dense connective tissues

2000· article· en· W2023313540 sur OpenAlexaff
Graham J.W. King, Corrie L. Pillon, James A. Johnson

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Research® · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensSt Joseph's Health CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn vitroConnective tissueMaterials scienceComposite materialChemistryMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many biomechanical studies are performed on dense connective tissues in the laboratory over a substantial time period; however, the effect of the in vitro testing environment on the cyclic load-relaxation behaviour of these structures is not well established. This study evaluated the effect of long duration of testing on ligament viscoelastic behaviour, using the rabbit femur-medial collateral ligament-tibia complex as a model. Dissected rabbit knee joints were mounted on a materials testing machine, and isolated ligament complexes were cycled at a frequency of one cycle/min to a fixed displacement of 0.7 mm for an 18-hour period. After an initial period of exponential load relaxation, the cyclic peak loads slowly decreased over the 18-hour period. The average decrease in the cyclic peak load between 0.5 and 18.0 hours was 0.26% (of the original peak load) per hour (r2 = 0.934), or a total of 8.6+/-4.6% over this period (p < 0.0001). Thus, low-load testing of dense connective tissues in the laboratory over extended periods significantly alters their biomechanical behaviour, and these changes should be considered in long-term laboratory-based studies of dense connective tissues.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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