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Enregistrement W2043320064 · doi:10.1002/jor.20537

Deep vertical collagen fibrils play a significant role in mechanics of articular cartilage

2007· article· en· W2043320064 sur OpenAlexaff
Reza Sarraf Shirazi, A. Shirazi‐Adl

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Research® · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArticular cartilageCollagen fibrilFibrilCartilageMaterials scienceAnatomyMedicineBiophysicsOsteoarthritisPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary orientation of collagen fibrils alters along the cartilage depth; being horizontal in the superficial zone, random in the transitional zone, and vertical in the deep zone. Commonly used confined and unconfined (when with no underlying bone) testing configurations cannot capture the mechanical role of deep vertical fibril network. To determine this role in cartilage mechanics, an axisymmetric nonlinear fibril-reinforced poroelastic model of tibial cartilage plateaus was developed accounting for depth-dependent properties and distinct fibril networks with physical material properties. Both creep and relaxation indentation models were analyzed which results were found equivalent in the transient period but diverged in post-transient periods. Vertical fibrils played a significant role at the transient period in dramatically increasing the stiffness of the tissue and in protecting the solid matrix against large distortions and strains at the subchondral junction. This role, however, disappeared both with time and at loading rates slower than those expected in physiological activities such as walking. The vertical fibrils demonstrated a chevron-type deformation pattern that was further accentuated with time in creep loading. Damages to deep vertical collagen fibril network or their firm anchorage to the bone, associated with bone bruises, for example, would weaken the transient stiffness and place the tissue at higher risk of failure particularly at the deep zone.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

Citations73
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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