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Enregistrement W2526947164 · doi:10.1177/0954411916670423

The effect of ankle posture on the load pathway through the hindfoot

2016· article· en· W2526947164 sur OpenAlexaff
Chris Smolen, Cheryl E. Quenneville

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFoot and Ankle Surgery
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnklePhysical medicine and rehabilitationMedicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The foot-ankle complex is frequently injured in a wide array of debilitating events such as car crashes. Numerical models and experimental tests have been used to assess injury risk, but most do not account for the variations in ankle posture that frequently occur during these events. In this study, the positions of the bones of the foot-ankle complex (particularly, the hindfoot) were quantified over a range of postures. Computed tomography scans were taken of a male cadaveric leg under axial loading with the ankle in five postures in which fractures are commonly reported. The difference in the location of the talus and calcaneus between the neutral and each repositioned posture was quantified, and substantial rotations and displacements were observed for all postures tested (talus: 3°-21.5°, 1.5-10.5 mm; calcaneus: 10°-20°, 1.5-24.5 mm). Strains were also recorded at six locations on bones of the ankle during testing and were found to be highest in the calcaneus during inversion-external rotation and highest in the talus during eversion-external rotation. Postural changes likely affect the load pathway of the foot-ankle complex, potentially altering the stress and strain fields from that of the neutral case and changing the location of fracture. This highlights the need for injury-predicting studies examining the effect of these positional changes and to develop revised injury criteria accounting for the most vulnerable conditions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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