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Enregistrement W3194077547 · doi:10.1098/rsif.2021.0326

Knee extension moment arm variations relate to mechanical function in walking and running

2021· article· en· W3194077547 sur OpenAlexafffund
Mitchell G. A. Wheatley, Darryl G. Thelen, Kevin J. Deluzio, Michael J. Rainbow

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMoment (physics)Knee JointGaitPhysical medicine and rehabilitationPatellaStiffnessBiomechanicsFemurOrthodonticsMedicineMathematicsComputer sciencePhysicsAnatomyStructural engineeringEngineeringSurgeryClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The patellofemoral joint plays a crucial mechanical role during walking and running. It increases the knee extensor mechanism's moment arm and reduces the knee extension muscle forces required to generate the extension moment that supports body weight, prevents knee buckling and propels the centre of mass. However, the mechanical implications of moment arm variation caused by patellofemoral and tibiofemoral motion remain unclear. We used a data-driven musculoskeletal model with a 12-degree-of-freedom knee to simulate the knee extension moment arm during walking and running. Using a geometric method to calculate the moment arm, we found smaller moment arms during running than during walking in the swing phase. Overall, knee flexion causes differences between running and walking moment arms as increased flexion causes a posterior shift in the tibiofemoral rotation axis and patella articulation with the distal femur. Moment arms were also affected by knee motion direction and best predicted by separating by direction instead of across the entire gait cycle. Furthermore, we found high inter-subject variation in the moment arm that was largely explained by out-of-plane motion. Our results are consistent with the concept that shorter moment arms increase the effective mechanical advantage of the knee and may contribute to increased running velocity.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,243

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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