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Enregistrement W3113988094 · doi:10.2399/ana.20.779018

Three-dimensional architecture of the great toe muscles: functional implications in hallux valgus

2020· article· en· W3113988094 sur OpenAlexaff
Valera Castanov, Maxine D. Vienneau, Takamitsu Arakawa, Syed Ahmed Hassan, Anne Agur, Diane Tyczynski

Notice bibliographique

RevueAnatomy (International Journal of Experimental and Clinical Anatomy) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMichener InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnatomyMuscle architectureValgusMedicineOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Imbalance of great toe musculature has been identified as a factor in the development of hallux valgus. The musculoaponeurotic architecture, an important determinant of function, has not been investigated volumetrically in the great toe musculature. The purpose of this study was to reconstruct the abductor halluces (ABDH), adductor halluces (ADH), flexor hallucis brevis medial (FHBM) and lateral (FHBL) heads volumetrically and to quantify and compare their architectural parameters and functional characteristics. Methods: Ten formalin-embalmed specimens were dissected, digitized and modelled (Autodesk Maya®). Fiber bundle length (FBL) and physiological cross-sectional area (PCSA) of the muscles were compared using descriptive and parametric statistics. Results: The spatial arrangement of aponeuroses (AP) / fiber bundles (FB) and architectural parameters varied throughout the volume of each muscle. The PCSA of the medial (ABDH/FHBM) and lateral (ADH/FHBL) musculature was similar; however, the medial musculature had significantly greater mean FBL. Conclusion: Each muscle had varying AP/FB arrangement. The similar PCSA of the medial and lateral musculature suggests that their relative force generating capabilities are balanced in asymptomatic individuals.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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