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Deep External Rotator Muscles of the Hip: An Anatomical and Architectural Study

2018· article· en· W2943806427 sur OpenAlexaff
Ian A. Scagnetti, Lorraine Jadeski, Stephen H.M. Brown

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcomereMuscle architectureFascicleAnatomyCadaverMedicineRotator cuffMuscle bellyMyocyteTendon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The arrangement of sarcomeres within a muscle (referred to as the muscle architecture) can be used to predict a muscle's functional capability. Parameters that are measured when studying muscle architecture are muscle fascicle length, sarcomere length, and the mass of the contractile tissue. Using these measured values, physiological cross‐Sectional Area (PCSA, representative of sarcomeres arranged in‐parallel) and normalized fascicle length (LFn, representative of sarcomeres arranged in‐series) can be calculated. PCSA is currently the best predictor of the relative force production capability of a muscle, and LFn is the best predictor of the excursion potential of a muscle. Additionally, based on the well‐known force‐length relationship for human muscle, sarcomere length at a given posture can be used to predict the percentage of maximal force generating capability that the muscle can produce. In this study, the architectural parameters of six deep external rotator muscles of the hip (Piriformis, Quadratus Femoris, Obturator Internus, Obturator Externus, Gemellus Superior and Gemellus Inferior) were measured, and each muscle's anatomical pathway was photographed using high quality digital imaging. These muscles are primarily external rotators and stabilizers of the hip joint, and may be affected during hip surgery if the anatomical attachments or pathways are altered. Previously, there had been no detailed architectural data measured for these six deep hip external rotator muscles. The six muscles were removed from 12 embalmed cadavers on one side of the body (n=12, 6 male and 6 female, age 56–88 years). Each muscle was carefully removed from the cadaver using dissection hand tools and had all external fat, fascia and tendon removed. Muscle mass was measured using a digital scale. Three fascicles were isolated from different locations on the muscle and fascicle length was measured using a digital caliper. Three small biopsies were taken from each fascicle and were subjected to laser diffraction to measure sarcomere length. Table 1 shows all measured and calculated results. Obturator Internus is predicted to have the highest force generating capability (based on PCSA), and Piriformis is predicted to have the highest excursion potential (based on LFn). All of the six deep hip external rotator muscles have an average sarcomere length, measured in the neutral cadaveric posture, ranging between 2.41 um – 2.54 um. This suggests an ability for the muscles to produce 91 – 95% of their maximal force, on the ascending limb of the force‐length curve, in this posture. These data, in conjunction with modelling software, can be used to predict force generating capabilities throughout the hip range of motion, and will be valuable to predict changes in the muscles' behavior after being displaced from their respective anatomical attachments during hip surgery. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 GPT0,288
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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