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Enregistrement W3198354915 · doi:10.1101/2021.09.01.458496

A musculoskeletal finite element model of rat knee joint for evaluating cartilage biomechanics during gait

2021· preprint· en· W3198354915 sur OpenAlexafffund
Gustavo A. Orozco, Kalle Karjalainen, Eng Kuan Moo, Lauri Stenroth, Petri Tanska, Jaqueline Lourdes Rios, Teemu V. Tuomainen, Mikko J. Nissi, Hanna Isaksson, Walter Herzog, Rami K. Korhonen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesLunds UniversitetUniversity of CalgaryItä-Suomen Yliopisto
Mots-clésBiomechanicsPoromechanicsGait cycleOsteoarthritisGaitKnee JointCartilageHindlimbJoint (building)AnatomyCompartment (ship)MedicineFinite element methodGait analysisBiomedical engineeringMaterials sciencePhysical medicine and rehabilitationStructural engineeringPathologyKinematicsSurgeryPhysicsGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abnormal loading of the knee due to injuries or obesity is thought to contribute to the development of osteoarthritis (OA). Small animal models have been used for studying OA progression mechanisms. However, numerical models to study cartilage responses under dynamic loading in preclinical animal models have not been developed. Here we present a musculoskeletal finite element (FE) model of a rat knee joint to evaluate cartilage biomechanical responses during a gait cycle. The rat knee joint geometries were obtained from a 3-D MRI dataset and the boundary conditions regarding loading in the joint were extracted from a musculoskeletal model of the rat hindlimb. The fibril-reinforced poroelastic (FRPE) properties of the rat cartilage were derived from data of mechanical indentation tests. Our numerical results showed the relevance of simulating anatomical and locomotion characteristics in the rat knee joint for estimating tissue responses such as contact pressures, stresses, strains, and fluid pressures. We found that the contact pressure and maximum principal strain were virtually constant in the medial compartment whereas they showed the highest values at the beginning of the gait cycle in the lateral compartment. Furthermore, we found that the maximum principal stress increased during the stance phase of gait, with the greatest values at midstance. We anticipate that our approach serves as a first step towards investigating the effects of gait abnormalities on the adaptation and degeneration of rat knee joint tissues and could be used to evaluate biomechanically-driven mechanisms of the progression of OA as a consequence of joint injury or obesity. Author Summary Osteoarthritis is a disease of the musculoskeletal system which is characterized by the degradation of articular cartilage. Changes in the knee loading after injuries or obesity contribute to the development of cartilage degeneration. Since injured cartilage cannot be reversed back to intact conditions, small animal models have been widely used for investigating osteoarthritis progression mechanisms. Moreover, experimental studies have been complemented with numerical models to overcome inherent limitations such as cost, difficulties to obtain accurate measures and replicate degenerative situations in the knee joint. However, computational models to study articular cartilage responses under dynamic loading in small animal models have not been developed. Thus, here we present a musculoskeletal finite element model of a rat knee joint to evaluate cartilage biomechanical responses during gait. Our computational model considers both the anatomical and locomotion characteristics of the rat knee joint for estimating mechanical responses in the articular cartilage. We suggest that our approach can be used to investigate tissue adaptations based on the mechanobiological responses of the cartilage to prevent the progression of osteoarthritis.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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