Biomechanical Evaluation of Carpal Kinematics during Simulated Wrist Motion
Notice bibliographique
Résumé
<b>Background</b> Flexion and extension of the wrist is achieved primarily at the radiocarpal and midcarpal joints. Carpal kinematics have been investigated, although there remains no consensus regarding the relative contribution of each bone to wrist motion. <b>Purpose</b> To determine the kinematics of the scaphoid, lunate, and capitate during unconstrained simulated wrist flexion/extension and to examine the effect of motion direction on the contribution of each bone. <b>Materials and Methods</b> Seven cadaveric upper extremities were tested in a passive wrist simulator with 10N tone loads applied to the wrist flexors/extensors. Scaphoid, lunate, and capitate kinematics were captured using optical tracking and analyzed with respect to the radius. <b>Results</b> Scaphoid and lunate motion correlated linearly with wrist motion (<i>R</i> <sup>2</sup> = 0.99, 0.97). In extension, the scaphoid and lunate extended 83 ± 19% and 37 ± 18% relative to total wrist extension (<i>p</i> = 0.03, 0.001), respectively. In flexion, the scaphoid and lunate flexed 95 ± 20% and 70 ± 12% relative to total wrist flexion (<i>p</i> = 1.0,0.01) , respectively. The lunate rotated 46 ± 25% less than the capitate and 35 ± 31% less than the scaphoid. The intercarpal motion between the scaphoid and lunate was 25 ± 17% of wrist flexion. <b>Conclusion</b> The scaphoid, lunate, and capitate move synergistically throughout planar wrist motion. The scaphoid and lunate contributed at a greater degree during flexion, suggesting that the radiocarpal joint plays a more critical role in wrist flexion. <b>Clinical Relevance</b> The large magnitude of differential rotation between the scaphoid and lunate may be responsible for the high incidence of scapholunate ligament injuries. An understanding of normal carpal kinematics may assist in positioning carpal bones during partial wrist fusions and in developing more durable wrist arthroplasty designs.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».