The Effect of Triceps Repair Techniques Following Olecranon Excision on Elbow Stability and Extension Strength: An In Vitro Biomechanical Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the effect of two types of triceps repair techniques on elbow stability and extension strength in the setting of olecranon deficiency using a cadaveric model. METHODS: Eight fresh-frozen cadaveric arms were tested in an elbow motion simulator, which produced active elbow extension by applying physiological loads to the tendons. Computed tomography-based surface models were used to determine cutting planes corresponding to sequential levels of olecranon resection. Both anterior and posterior triceps repairs were simulated for each level. RESULTS: Progressive sectioning of the olecranon increased elbow laxity for both active and passive extension (P < 0.001). Although the posterior repair resulted in greater laxity than the anterior repair for all but the 50% resection, this difference was small (less than 3°) and not statistically significant for either active (P = 0.2) or passive (P = 0.1) extension. Active extension produced less joint laxity than passive extension for both the anterior (P = 0.007) and posterior (P = 0.001) repairs. The posterior repair provided greater extension strength than the anterior repair at all applied triceps tensions and for all olecranon resections (P = 0.01). Both repairs reduced extension strength relative to the intact state (P < 0.01). Sequential olecranon excision decreased extension strength (P = 0.04); however, there were no differences between resection levels (P > 0.05). CONCLUSIONS: On average, there was a loss of extension strength of 24% and 30% for the posterior and anterior repairs, respectively. There was no significant difference in stability between repair techniques. Posterior repair of the triceps after olecranon excision would thus appear to be efficacious as a result of its higher triceps extension strength. However, clinical studies are needed to confirm these in vitro observations.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».