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Enregistrement W2498538935 · doi:10.1115/1.4034169

Application of a Novel Measure of In Vivo Knee Joint Laxity

2016· article· en· W2498538935 sur OpenAlexafffund
Jessica Küpper, Lindsey Westover, Richard Frayne, Janet L. Ronsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomechanical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensFoothills Medical CentreAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésReliability (semiconductor)OrthodonticsRepeatabilityMagnetic resonance imagingKnee JointMedicineIn vivoNuclear medicineBiomedical engineeringSurgeryMathematicsRadiologyPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current measures of knee joint laxity, such as those found clinically using the KT-2000 arthrometer, are not highly repeatable or reliable by Huber et al. (1997, "Intratester and Intertester Reliability of the KT-1000 Arthrometer in the Assessment of Posterior Laxity of the Knee," Am. J. Sports Med., 25(4), pp. 479-485). In this study, a noninvasive in vivo magnetic resonance (MR) imaging-based measure of laxity, the knee loading apparatus (KLA) with anterior positioning frame, was evaluated with five normal subjects (repeatability study, n = 3). Effects of hormones and muscle guarding were considered. When compared to the KT-2000, the KLA was found to be more precise (±0.33 mm versus ±1.17 mm) but less reliable (Cronbach's alpha > 0.70 in 0/8 versus 5/8 load levels). Improved control of the initial subject position is recommended for future design iterations. The KLA shows promise as an accurate and reliable tool for measuring in vivo joint and ligament laxity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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