Effects of cyclic loading on the mechanical properties and failure of human patellar tendon
Notice bibliographique
Résumé
Patellar tendinopathy is a common overuse injury in sports such as volleyball, basketball, and long-distance running. Microdamage accumulation, in response to repetitive loading of the tendon, plays an important role in the pathophysiology of patellar tendinopathy. This damage presents mechanically as a reduction in Young’s modulus and an increase in residual strain . In this study, 19 human patellar tendon samples underwent cyclic testing in load control until failure, segmented by four ramped tests where digital image correlation (DIC) was used to assess anterior surface strain distributions. Ramped tests were performed prior to cyclic testing and at timepoints corresponding to 10%, 20%, and 30% of cyclic stiffness reduction . Young’s modulus significantly decreased and cyclic energy dissipation significantly increased over the course of cyclic testing. The DIC analysis illustrated a heterogeneous strain distribution, with strain concentrations increasing in magnitude and size over the course of cyclic testing. Peak stress and initial peak strain magnitudes significantly correlated with the number of cycles to failure ( r 2 = 0.65 and r 2 = 0.57, respectively, p < 0.001); however, the rates of peak cyclic strain and modulus loss displayed the highest correlations with the number of cycles to failure ( r 2 = 96% and r 2 = 86%, respectively, p < 0.001). The high correlation between the rates of peak cyclic strain and modulus loss suggest that non-invasive methods to continuously monitor tendon strain may provide meaningful predictions of overuse injury in the patellar tendon.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».