MRI-Based Knee Joint Laxity Measure in Healthy Individuals
Notice bibliographique
Résumé
A functional MRI based knee joint laxity device was developed by the current research group to enable three-dimensional (3D) evaluation of change in ligament length as a function of loading [1]. Previous studies have used the knee loading apparatus (KLA) to quantify knee joint laxity in the dominant leg of healthy individuals [1]; however anterior laxity of the knee is reported clinically as a left-right difference, and not absolute values [2]. Therefore, the purpose of this study was to quantify side-to-side differences in knee joint laxity using the KLA in a healthy population. It was hypothesized that there would be no statistically significant differences in knee joint laxity between legs for healthy individuals. One healthy female with an intact anterior cruciate ligament was recruited and tested 3 times during the span of 10 days. Magnetic Resonance (MR) imaging was used in conjunction with the KLA to obtain images of the knee joint geometry during an unloaded state and at an anterior load of 133 N. Sagittal images of the knee were manually digitized using SliceOmatic (Tomovision) to obtain 3D volumes of the femur and tibia. The displacement of the tibia at 133N was obtained from the 3D joint position of the femur relative to the tibia, specifically anterior displacement of the tibia [1]. Due to complications with data collection, results are only available for day 2 for the right leg, and days 1 and 3 for the left leg. The anterior displacement of the tibia under an anterior load of 133N was 1.29 mm for the right leg, and 0.62 ± 0.42 mm for the left leg. Due to the sample size of 1, statistical analysis was not performed. This is preliminary data; future studies will increase the number of subjects and collect data at multiple load levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».