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Enregistrement W3133752709 · doi:10.1123/jab.2020-0206

Tibiofemoral Contact Measures During Standing in Toe-In and Toe-Out Postures

2021· article· en· W3133752709 sur OpenAlexaff
Michael A. Hunt, Christopher K. Cochrane, Andrew Schmidt, Honglin Zhang, David J. Stockton, Alec Black, David R. Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biomechanics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisToeMagnetic resonance imagingCompartment (ship)Knee JointJoint (building)MedicineContact areaAnatomyGaitContact forceSagittal planeCoronal planeOrthodonticsPhysical medicine and rehabilitationMaterials sciencePhysicsGeologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knee osteoarthritis is thought to result, in part, from excessive and unbalanced joint loading. Toe-in and toe-out gait modifications produce alterations in external knee joint moments, and some improvements in pain over the short- and long-term. The aim of this study was to probe mechanisms of altered joint loading through the assessment of tibiofemoral contact in standing with toe-in and toe-out positions using an open magnetic resonance scanner. In this study, 15 young, healthy participants underwent standing magnetic resonance imaging of one of their knees in 3 foot positions. Images were analyzed to determine contact in the tibiofemoral joint, with primary outcomes including centroid of contact and contact area for each compartment and overall. The centroid of contact shifted laterally in the lateral compartment with both toe-in and toe-out postures, compared with the neutral position (P < .01), while contact area in the medial and lateral compartments showed no statistical differences. Findings from this study indicate that changes in the loading anatomy are present in the tibiofemoral joint with toe-in and toe-out and that a small amount of lateralization of contact, especially in the lateral compartment, does occur with these altered lower limb orientations.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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