Knee joint passive stiffness and moment in sagittal and frontal planes markedly increase with compression
Notice bibliographique
Résumé
Knee joints are subject to large compression forces in daily activities. Due to artefact moments and instability under large compression loads, biomechanical studies impose additional constraints to circumvent the compression position-dependency in response. To quantify the effect of compression on passive knee moment resistance and stiffness, two validated finite element models of the tibiofemoral (TF) joint, one refined with depth-dependent fibril-reinforced cartilage and the other less refined with homogeneous isotropic cartilage, are used. The unconstrained TF joint response in sagittal and frontal planes is investigated at different flexion angles (0°, 15°, 30° and 45°) up to 1800 N compression preloads. The compression is applied at a novel joint mechanical balance point (MBP) identified as a point at which the compression does not cause any coupled rotations in sagittal and frontal planes. The MBP of the unconstrained joint is located at the lateral plateau in small compressions and shifts medially towards the inter-compartmental area at larger compression forces. The compression force substantially increases the joint moment-bearing capacities and instantaneous angular rigidities in both frontal and sagittal planes. The varus-valgus laxities diminish with compression preloads despite concomitant substantial reductions in collateral ligament forces. While the angular rigidity would enhance the joint stability, the augmented passive moment resistance under compression preloads plays a role in supporting external moments and should as such be considered in the knee joint musculoskeletal models.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».