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Enregistrement W2971279649 · doi:10.1177/0363546519870517

The Effectiveness of a Hinged Elbow Orthosis in Medial Collateral Ligament Injuries: An In Vitro Biomechanical Study

2019· article· en· W2971279649 sur OpenAlexafffund
Ranita Harpreet Kaur Manocha, James A. Johnson, Graham J.W. King

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElbow and Forearm Trauma Treatment
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésElbowValgusMedicineMedial collateral ligamentForearmRange of motionCadaveric spasmLigamentPhysical medicine and rehabilitationOrthodonticsPhysical therapyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Medial collateral ligament (MCL) injuries are common after elbow trauma and in overhead throwing athletes. A hinged elbow orthosis (HEO) is often used to protect the elbow from valgus stress early after injury and during early return to play. However, there is minimal evidence regarding the efficacy of these orthoses in controlling instability and their influence on long-term clinical outcomes. Purpose: (1) To quantify the effect of an HEO on elbow stability after simulated MCL injury. (2) To determine whether arm position, forearm rotation, and muscle activation influence the effectiveness of an HEO. Study Design: Controlled laboratory study. Methods: Seven cadaveric upper extremity specimens were tested in a custom simulator that enabled elbow motion via computer-controlled actuators and motors attached to relevant tendons. Specimens were examined in 2 arm positions (dependent, valgus) and 2 forearm positions (pronation, supination) during passive and simulated active elbow flexion while unbraced and then while braced with an HEO. Testing was performed in intact elbows and repeated after simulated MCL injury. An electromagnetic tracking device measured valgus angulation as an indicator of elbow stability. Results: When the arm was dependent, the HEO increased valgus angle with the forearm in pronation (+1.0°± 0.2°, P = .003) and supination (+1.5°± 0.0°, P = .006) during active motion. It had no significant effect on elbow stability during passive motion. In the valgus position, the HEO had no effect on elbow stability during passive or active motion in pronation and supination. With the arm in the valgus position with the HEO, muscle activation reduced instability during pronation (–10.3°± 2.5°, P = .006) but not supination ( P = .61). Conclusion: In this in vitro study, this HEO did not enhance mechanical stability when the arm was in the valgus and dependent positions after MCL injury. Clinical Relevance: After MCL injury, an HEO likely does not provide mechanical elbow stability during rehabilitative exercises or when the elbow is subjected to valgus stress such as occurs during throwing.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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