Typical <i>m. triceps surae</i> morphology and architecture measurement from 0 to 18 years: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this review was to report on the imaging modalities used to assess morphological and architectural properties of the m. triceps surae muscle in typically developing children, and the available reliability analyses. Scopus and MEDLINE (Pubmed) were searched systematically for all original articles published up to September 2020 measuring morphological and architectural properties of the m. triceps surae in typically developing children (18 years or under). Thirty eligible studies were included in this analysis, measuring fibre bundle length (FBL) (n = 11), pennation angle (PA) (n = 10), muscle volume (MV) (n = 16) and physiological cross-sectional area (PCSA) (n = 4). Three primary imaging modalities were utilised to assess these architectural parameters in vivo: two-dimensional ultrasound (2DUS; n = 12), three-dimensional ultrasound (3DUS; n = 9) and magnetic resonance imaging (MRI; n = 6). The mean age of participants ranged from 1.4 years to 18 years old. There was an apparent increase in m. gastrocnemius medialis MV and pCSA with age; however, no trend was evident with FBL or PA. Analysis of correlations of muscle variables with age was limited by a lack of longitudinal data and methodological variations between studies affecting outcomes. Only five studies evaluated the reliability of the methods. Imaging methodologies such as MRI and US may provide valuable insight into the development of skeletal muscle from childhood to adulthood; however, variations in methodological approaches can significantly influence outcomes. Researchers wishing to develop a model of typical muscle development should carry out longitudinal architectural assessment of all muscles comprising the m. triceps surae utilising a consistent approach that minimises confounding errors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».