Effect of simulated muscle activity on distal radioulnar joint loading in vitro
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the relationship between simulated forearm muscle loads and the joint reaction force in the distal radioulnar joint using an in vitro model. Seven fresh frozen cadaveric specimens were mounted in an upper extremity joint simulator capable of applying pneumatic loads to various (muscle) tendons while restraining the forearm in the three positions of pronation, supination, and neutral rotation. Loads were applied to model four forearm muscles (biceps, pronator teres, pronator quadratus, and supinator) in 10 N increments ranging from 10 N to 80 N for the biceps and pronator teres and in 10 N increments from 10 N to 50 N for the pronator quadratus and the supinator. Distal ulnar arthroplasty was performed on each specimen with a custom instrumented ulnar head replacement implant that quantified loads (via strain gauge instrumentation). The relationship between increasing muscle load and joint load was found to be positive and quasilinear in most cases. The biceps had the greatest influence on the distal radioulnar joint reaction force with a joint force in the range of 8% to 33% of the applied muscle load. The pronator teres, supinator, and pronator quadratus were less influential with a joint reaction force ranging between 6% to 19%, 4% to 9% and 2% to 10% of the applied muscle load, respectively.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».