Three‐dimensional study of the musculotendinous architecture of lumbar multifidus and its functional implications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lumbar multifidus (LMT) is a key muscle, which provides stability to the lumbar spine, and has been shown to have altered neuromuscular recruitment following acute episodes of low back pain. Architectural parameters are important determinants of function, but have not been well documented for LMT. Therefore, the purpose of this study is to model and quantify the architecture of LMT throughout its volume. Nine male and one female formalin-embalmed cadaveric specimens (average age 80 +/- 11 years) without any evidence of spinal deformity/pathology were used. The musculotendinous components of LMT were serially dissected and digitized. Next, the data were imported into MAYA to create a three-dimensional model of each segment of LMT from which architectural parameters including fiber bundle length (FBL), fiber bundle angle (FBA), and tendon length were quantified. Water displacement was used to determine volume. The data were analyzed using paired t-tests and ANOVA followed by Tukey's post-hoc test (P <or= 0.05). LMT (L1-L4) has three architecturally distinct regions: superficial, intermediate, and deep. Intermediate LMT was absent in all specimens at L5. Mean FBL decreased significantly (P <or= 0.05) from superficial (5.8 +/- 1.6 cm) to deep (2.9 +/- 1.1 cm) as did volume (superficial, 5.6 +/- 2.3 ml; deep, 0.7 +/- 0.3 ml) measured at each region. By contrast, mean FBA increased from superficial to deep. The current study lends further evidence to support the role of different regions within LMT to serve distinct functions particularly to produce movement and/or control stability.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle