Healing Ligaments Have Shorter Lifetime and Greater Strain Rate During Fatigue Than Creep at Functional Stresses
Notice bibliographique
Résumé
Healing ligaments have compromised strength, which makes them susceptible to damage during daily activities at normal functional stresses. Daily activities expose ligaments to cyclic (fatigue) and static (creep) loading. A gap injury was created in the midsubstance of both hindlimb medial collateral ligaments of 40 female 1-year-old New Zealand White rabbits. After a 14-week healing interval, medial collateral ligament gap scars were exposed to long-term fatigue and creep loading over a range of functional force/stress levels. Lifetime and strain behavior were compared during fatigue and creep. The contribution of time-dependent mechanisms to fatigue lifetime was modeled using creep data. Fatigue-loaded healing ligaments had shorter lifetime, greater steady-state strain rate and greater increase in strain at 0.8 h than creep-loaded healing ligaments. The actual fatigue lifetime was less than the predicted fatigue lifetime which was derived from time-dependent damage alone, indicating an important role for cycle-dependent damage mechanisms in healing ligaments during fatigue loading. Cyclic loading decreased lifetime and increased strain rate and strain prior to rupture compared to static loading in healing ligaments. These findings suggest that, after a ligament injury, more care should be taken when exercises result in cyclic loading rather than static loading of the healing ligament even at functional stresses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».