Three-Dimensional Modelling and Squat Depth to Examine Geometric Hip Joint Parameters of Cam Femoroacetabular Impingement
Notice bibliographique
Résumé
Many patients with a cam deformity, quantified by the alpha angle, do not demonstrate symptoms of mechanical impingement of the hip. We included additional geometric hip joint parameters along with a maximal squat depth analysis to distinguish patients with cam femoroacetabular impingement (FAI). Twenty participants were recruited and classified as either symptomatic FAI, asymptomatic FAI, or a healthy control, based on the presence of a cam deformity and symptoms. Hip joint models were segmented from subject-specific CT data and then the femoral neck-shaft angle, anterior femoral head-neck offset, and acetabular version, in addition to conventional alpha angle parameters, were measured. Maximal squat depth kinematics was collected from each participant. The symptomatic FAI group had smaller femoral neck-shaft angles and could not squat as low. A discriminant function analysis determined that femoral neck-shaft angle and radial alpha angle were significantly the most suitable parameters to classify participants with their respective subgroups ( p <0.0001; p =0.003). The femoral neck-shaft angle and squat depth were the significant parameters to distinguish FAI participants ( p <0.0001). Femoral neck-shaft angle and squat depth parameters can be considered as additional classifiers for FAI, in addition to the conventional alpha angles, and can perhaps explain why some patients exhibit symptoms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».