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Enregistrement W2340824371 · doi:10.1177/03635465010290031001

The Effect of Exercise on Anterior-Posterior Translation of the Normal Knee and Knees with Deficient or Reconstructed Anterior Cruciate Ligaments

2001· article· en· W2340824371 sur OpenAlexaff
Alexandra Kirkley, Nicholas Mohtadi, Richard Ogilvie

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of CalgaryFowler Kennedy Sport Medicine Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterior cruciate ligamentMedicineAnterior cruciate ligament reconstructionAnatomyKnee flexionLigamentOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise may result in increased laxity in the knee. Anterior translation in 40 normal knees, 33 consecutive anterior cruciate ligament-deficient knees, and 30 randomly chosen anterior cruciate ligament-reconstructed knees was measured using the KT-1000 arthrometer before and after the participants ran for 15 minutes on a neutral-incline treadmill. A single observer blinded to the status of each knee tested all participants. There was a significant increase in anterior translation in the normal (mean, 0.75 mm), anterior cruciate ligament-deficient (mean, 0.62 mm), and anterior cruciate ligament-reconstructed knees (mean, 0.25 mm) after exercise. In addition, the amount of anterior translation after exercise was significantly different when these groups were compared with each other. Post hoc analysis using Tukey's procedure indicated that anterior translation in the anterior cruciate ligament-reconstructed knee was significantly less than in the normal and anterior cruciate ligament-deficient knees. Therefore, repetitive loading exercise contributes to an increase in anterior translation in normal, anterior cruciate ligament-deficient, and anterior cruciate ligament-reconstructed knees, and the anterior cruciate ligament-reconstructed knee does not respond to repetitive loading in the same manner as a normal knee.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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