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Enregistrement W2936177501 · doi:10.1044/2018_jslhr-s-17-0247

Intravelar and Extravelar Portions of Soft Palate Muscles in Velic Constrictions: A Three-Dimensional Modeling Study

2019· article· en· W2936177501 sur OpenAlexafffund
Peter G. Anderson, Sidney Fels, Ian Stavness, William G. Pearson, Bryan Gick

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSoft palateAnatomyTonguePharynxClosure (psychology)AirwayPharyngeal musclesBiologyMedicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study predicts and simulates the function and relative contributions of the intravelar and extravelar portions of the levator veli palatini (LVP) and palatoglossus (PG) muscles in velic constrictions. Method A finite element-based model of the 3-dimensional upper airway structures (palate, pharynx, tongue, jaw, maxilla) was implemented, with LVP and PG divided into intravelar and extravelar portions. Simulations were run to investigate the contributions of these muscles in velopharyngeal port (VPP) closure and constriction of the oropharyngeal isthmus (OPI). Results Simulations reveal that the extravelar portion of LVP, though crucial for lifting the palate, is not sufficient to effect VPP closure. Specifically, the characteristic "bulge" appearing in the posterior soft palate during VPP closure ( Pigott, 1969 ; Serrurier & Badin, 2008 ) is found to result from activation of the intravelar portion of LVP. Likewise, the intravelar portion of posterior PG is crucial in bending the "veil" or "traverse" ( Gick, Francis, Klenin, Mizrahi, & Tom, 2013 ) of the velum anteriorly to produce uvular constrictions of the OPI ( Gick et al., 2014 ). Conclusions Simulations support the view that intravelar LVP and PG play significant roles in VPP and OPI constrictions.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,272

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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