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Enregistrement W2810456384 · doi:10.1177/0954411918784088

Are re-injured ligaments equivalent mechanically to injured ligaments: The role of re-injury severity?

2018· article· en· W2810456384 sur OpenAlexafffund
Johnathan L. Sevick, Bryan J. Heard, Ian K.Y. Lo, John A. Randle, Cyril B. Frank, Nigel G. Shrive, Gail M. Thornton

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consequences of ligament re-injury have received limited attention. Although the mechanical properties of injured ligaments improve over time, these properties are never fully recaptured, rendering these injured ligaments susceptible to re-injury. Previous injury is a significant risk factor for recurrent injury, and this re-injury can result in longer absence from activity than the initial injury. A rabbit medial collateral ligament model was used to compare mechanically re-injured right medial collateral ligaments to injured left medial collateral ligaments. Two groups of different re-injury severity were investigated: 'minor' re-injury comparing transection re-injured right medial collateral ligaments to transection injured left medial collateral ligaments; 'major' re-injury comparing gap re-injured right medial collateral ligaments to transection injured left medial collateral ligaments. Initial injuries for both groups were right medial collateral ligament transections 1 week before re-injury. After 5-6 weeks of healing, mechanical testing was performed to determine (dimensionally) cross-sectional area; (structurally) medial collateral ligament laxity, failure load, and stiffness; and (materially) cyclic creep strain and failure stress. Because we wanted to evaluate whether the mechanical properties of re-injured ligaments were equivalent or, at least, no worse than injured ligaments, we used equivalence/noninferiority testing. This approach evaluates a research hypothesis of equivalence, rather than difference, and determines whether comparisons are 'statistically equivalent', 'noninferior', or 'potentially inferior'. Transection re-injured and gap re-injured ligaments were 'statistically equivalent' structurally to transection injured ligaments. Transection re-injured ligaments were 'noninferior' both materially and dimensionally to transection injured ligaments. Gap re-injured ligaments were 'potentially inferior' both materially and dimensionally to transection injured ligaments. Two differences between the re-injuries, which affect healing, may explain the mechanical outcomes: the presence or lack of healing products and the proximity of ligament ends at the time of re-injury. Our findings suggest that (in the short term) there is a severity of re-injury below which there is no additional disadvantage to the healing process, mechanical behaviour, and resulting potential for re-injury.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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