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Enregistrement W2065730474 · doi:10.5435/jaaos-21-07-s27

Motion Analysis, Cartilage Mechanics, and Biology in Femoroacetabular Impingement: Current Understanding and Areas of Future Research

2013· article· en· W2065730474 sur OpenAlexaff
Travis Matheney, Linda J. Sandell, Kharma C. Foucher, Mario Lamontagne, Alan J. Grodzinsky, Christopher L. Peters

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemoroacetabular impingementCartilageMechanobiologyMedicineKinematicsArticular cartilageCartilage damageJoint (building)AnatomyOsteoarthritisPathologySurgeryPhysicsClassical mechanicsEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect and interplay of pathomorphology and joint kinematics is increasingly recognized as important in the study of femoroacetabular impingement (FAI). Hip joint kinematics consists of motion analysis at the macroscopic hip joint level. Although overall joint morphology and subject-specific kinematics are important, the cellular mechanobiology of cartilage and the biologic response to cartilage injury are poorly understood and require further study if surgeons are to understand how tissue damage actually occurs. A clearer understanding of these factors may provide the foundation for new treatments that could alter the joint injury associated with FAI. The purpose of this study group was to discuss the current evidence regarding the interaction of hip joint motion, cartilage mechanics, and cartilage biology with FAI and determine future priorities for research in these areas to expand the surgeon's ability to understand and manage this increasingly recognized clinical entity. Specific research needs were identified in four areas: motion analysis (how do muscle contributions to joint loading influence the disease process?), arthrokinematics (what happens at the joint level in vivo?), cartilage mechanics (how do cartilage cells respond to different mechanical stimuli?), and cartilage biology (need to identify biomarkers for cartilage degradation).

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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