The Effects of Body Position on Trochanteric Soft Tissue Thickness—Implications for Predictions of Impact Force and Hip Fracture Risk During Lateral Falls
Notice bibliographique
Résumé
Trochanteric soft tissue thickness (TSTT) is a protective factor against fall-related hip fractures. This study's objectives were to determine: (1) the influence of body posture on TSTT and (2) the downstream effects of TSTT on biomechanical model predictions of fall-related impact force (Ffemur) and hip fracture factor of risk. Ultrasound was used to measure TSTT in 45 community-dwelling older adults in standing, supine, and side-lying positions with hip rotation angles of -25°, 0°, and 25°. Supine TSTT (mean [SD] = 5.57 [2.8] cm) was 29% and 69% greater than in standing and side-lying positions, respectively. The Ffemur based on supine TSTT (3380 [2017] N) was 19% lower than the standing position (4173 [1764] N) and 31% lower than the side-lying position (4908 [1524] N). As factor of risk was directly influenced by Ffemur, the relative effects on fracture risk were similar. While less pronounced (<10%), the effects of hip rotation angle were consistent across TSTT, Ffemur, and factor of risk. Based on the sensitivity of impact models to TSTT, these results highlight the need for a standardized TSTT measurement approach. In addition, the consistent influence of hip rotation on TSTT (and downstream model predictions) support its importance as a factor that may influence fall-related hip fracture risk.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».