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Enregistrement W2902833076 · doi:10.1097/corr.0000000000000528

Cam FAI and Smaller Neck Angles Increase Subchondral Bone Stresses During Squatting: A Finite Element Analysis

2018· article· en· W2902833076 sur OpenAlexaff
K. C. Geoffrey Ng, Giulia Mantovani, Mario Lamontagne, Michel R. Labrosse, Paul E. Beaulé

Notice bibliographique

RevueClinical Orthopaedics and Related Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSquatting positionFemoroacetabular impingementFemoral neckOrthodonticsCartilageDeformityValgusAcetabulumBiomechanicsAnatomyDentistrySurgeryOsteoporosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with a cam deformity and a decreased (varus) femoral neck-shaft angle may be predisposed to symptomatic femoroacetabular impingement (FAI). However, it is unclear what combined effects the cam deformity and neck angle have on acetabular cartilage and subchondral bone stresses during an impinging squat motion. We therefore used finite element analysis to examine the combined effects of cam morphology and femoral neck-shaft angle on acetabular cartilage and subchondral bone stresses during squatting, examining the differences in stress characteristics between symptomatic and asymptomatic individuals with cam deformities and individuals without cam deformities and no hip pain. QUESTIONS/PURPOSES: Using finite element analysis in this population, we asked: (1) What are the differences in acetabular cartilage stresses? (2) What are the differences in subchondral bone stresses? (3) What are the effects of high and low femoral neck-shaft angles on these stresses? METHODS: Six male participants were included to represent three groups (symptomatic cam, asymptomatic cam, control without cam deformity) with two participants per group, one with the highest femoral neck-shaft angle and one with the lowest (that is, most valgus and most varus neck angles, respectively). Each participant's finite element hip models were reconstructed from imaging data and assigned subject-specific bone material properties. Hip contact forces during squatting were determined and applied to the finite element models to examine maximum shear stresses in the acetabular cartilage and subchondral bone. RESULTS: Both groups with cam deformities experienced higher subchondral bone stresses than cartilage stresses. Both groups with cam deformities also had higher subchondral bone stresses (symptomatic with high and low femoral neck-shaft angle = 14.1 and 15.8 MPa, respectively; asymptomatic with high and low femoral neck-shaft angle = 10.9 and 13.0 MPa, respectively) compared with the control subjects (high and low femoral neck-shaft angle = 6.4 and 6.5 MPa, respectively). The symptomatic and asymptomatic participants with low femoral neck-shaft angles had the highest cartilage and subchondral bone stresses in their respective subgroups. The asymptomatic participant with low femoral neck-shaft angle (123°) demonstrated anterolateral subchondral bone stresses (13.0 MPa), similar to the symptomatic group. The control group also showed no differences between cartilage and subchondral bone stresses. CONCLUSIONS: The resultant subchondral bone stresses modeled here coincide with findings that acetabular subchondral bone is denser in hips with cam lesions. Future laboratory studies will expand the parametric finite element analyses, varying these anatomic and subchondral bone stiffness parameters to better understand the contributions to the pathomechanism of FAI. CLINICAL RELEVANCE: Individuals with a cam deformity and more varus neck orientation may experience elevated subchondral bone stresses, which may increase the risks of early clinical signs and degenerative processes associated with FAI, whereas individuals with cam morphology and normal-to-higher femoral neck-shaft angles may be at lesser risk of disease progression that would potentially require surgical intervention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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