Modeling the effects of musculoskeletal geometry on scapulohumeral muscle moment arms and lines of action
Notice bibliographique
Résumé
Biomechanical investigations examining shoulder function commonly observe a high degree of inter-individual variability in muscle activity and kinematic patterns during static and dynamic upper extremity exertions. Substantial differences in musculoskeletal geometry between individuals can alter muscle moment arms and lines of action that, theoretically, alter muscle activity and shoulder kinematics. The purposes of this research were to: (i) quantify model-predicted functional roles (moment arms, lines of action) of the scapulohumeral muscles, (ii) compare model predictions to experimental data in the literature, and (iii) evaluate sensitivity of muscle functional roles due to changes in muscle attachment locations using probabilistic modeling. Monte Carlo simulations were performed to iteratively adjust muscle attachment locations at the clavicle, scapula, and humerus of the Delft Shoulder and Elbow Model in OpenSim. Muscle moment arms and lines of action were quantified throughout arm elevation in the scapular plane. In general, model-predicted moment arms agreed well with the reviewed literature; however, notable inconsistencies were observed when comparing lines of action. Variability in moment arms and lines of action were muscle-specific, with 2 standard deviations in moment arm and line of actions as high as 25.8 mm and 18.8° for some muscles, respectively. Moment arms were particularly sensitive to changes in attachment site closest to the joint centre. Variations in muscle functional roles due to differences in musculoskeletal geometry are expected to require different muscle activity and movement patterns for upper extremity exertions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».