Novel quantification of the regional strain distribution in the anterior cruciate ligament in response to simulated loading using micro-CT imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A large percentage of anterior cruciate ligament (ACL) surgical reconstructions experience sub-optimal outcomes within 2 years. A potential factor contributing to poor outcomes is an incomplete understanding of micro-level, regional ACL biomechanics. This research aimed to demonstrate a minimally invasive method that uses micro-CT imaging to quantify regional ACL strains under clinically relevant joint loading. METHODS: A pattern of 0.8 mm diameter zirconium dioxide beads were arthroscopically inserted into four regions of the ACL of four cadaveric knee specimens (mean [SD] age = 59 [9] years). A custom micro-CT compatible joint motion simulator then applied clinically relevant joint loading conditions, while an image was acquired at each condition. From the resulting images, strains within each region were calculated using the centroid coordinates of each tissue-embedded bead. Strain repeatability was assessed using the mean intra-specimen standard deviation across repeated load applications. A one-way repeated measures ANOVA (α = 0.05) was used to determine regional strain variations. RESULTS: The mean intra-specimen standard deviation across repeated load application was ±0.003 strain for all specimens. No statistically significant differences were found between tissue regions, although medium and large effect sizes (0.095-0.450) suggest that these differences may be clinically relevant. CONCLUSIONS: The method presented here demonstrates a minimally invasive measurement of regional ACL strain under clinically relevant joint loads using micro-CT imaging. The strain measurements demonstrated excellent reliability across the five repeated load applications and suggest a non-homogenous distribution of strain through the ACL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».