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Enregistrement W2889437715 · doi:10.33137/cpoj.v1i1.30354

A FEASIBILITY STUDY TO INVESTIGATE IF THERE IS A CORRELATION BETWEEN SOFT TISSUE DEFORMATION AND ACOUSTIC EMISSION

2018· article· en· W2889437715 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Arjan Buis, Francesco Guarato, Jason Law, Zoe Ralston, Anna Courtney

Notice bibliographique

RevueCanadian Prosthetics & Orthotics Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcoustic emissionDeformation (meteorology)Soft tissueCorrelationMaterials scienceAcousticsComposite materialPhysicsMathematicsGeometryMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Background: Acoustic emission from structures subject to external loads can be monitored to detect internal damage before destruction occurs. It is hypothesised that deformation of soft tissue will emit acoustic signals which may aid early detection of deep tissue injury, particularly in the lower limb amputee population. No previous studies have applied this method to biological soft tissue. OBJECTIVE: To determine if skeletal muscle tissue produced measurable acoustic emission during dynamic tensile loading with the aim to establish a reliable biomarker for lower limb prosthetic socket fit quantification and prosthetic health. STUDY DESIGN: Experimental study design. METHODOLOGY: In this research article, Sus scrofa domesticus (pork) muscle and Gallus gallus domesticus (chicken) muscle specimens (10mm width x 45mm height x 4mm depth) were submerged into saline baths while an Instron testing machine applied displacement controlled tensile loads. Time stamped, load, displacement and acoustic signal (hydrophone) data was collected. FINDINGS: The pork muscle was tested to failure being subject to tensile load. Prior to failure, no peaks were found in the amplitude or frequency of the acoustic signal to indicate that either tissue deformation or failure was occurring. Data gathered during chicken muscle testing was inconclusive. CONCLUSIONS: Results displayed that tensile testing of pork intercostal muscle produced tissue deformation and failure with no detectable change in the amplitude or frequency of the background sound during tensile loading. The other specimens failed before reaching the same levels of tensile load. Further studies are required in order to address the numerous limitations of this study. LAYMAN’S ABSTRACT Humans are made of biological material, some are hard such as the skeleton and some are soft as in muscles. When the soft tissue are under a too high stress condition, such as in diabetic patients, we talk about deep tissue injury. It has been proven that deep tissue injury negatively impacts the affected persons’ quality of life, through a reduction in mobility and ability levels. Deep tissue injury is additionally very costly to health care systems worldwide. Unfortunately, those with lower limb dysvascularity (in particular, amputees with limb loss secondary to dysvascularity and/or neuropathy) are at heightened risk of further damage from deep tissue injury. Therefore, this study ultimately aims to be used as a basis in order to determine if, at some stage, it would be possible to detect tissue that was ‘at risk’ of developing deep tissue injury. ARTICLE PDF LINK: https://jps.library.utoronto.ca/index.php/cpoj/article/view/30354/23004 How to cite: Buis A, Guarato F, Law J, Ralston Z, Courtney A. A feasibility study to investigate if there is a correlation between soft tissue deformation and acoustic emission. Canadian Prosthetics & Orthotics Journal, Volume 1, Issue 1, No 5, 2018. DOI: https://doi.org/10.33137/cpoj.v1i1.30354

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,329 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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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