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Enregistrement W3213835549 · doi:10.1111/joa.13584

Typical <i>m. triceps surae</i> morphology and architecture measurement from 0 to 18 years: A narrative review

2021· review· en· W3213835549 sur OpenAlexaff
Matthew Bell, Ghaliya Al Masruri, Justin Fernandez, Sîan A. Williams, Anne Agur, N. Susan Stott, Behzad Hajarizadeh, Ali Mirjalili

Notice bibliographique

RevueJournal of Anatomy · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMuscle architectureTriceps surae muscleModalitiesMedicineMagnetic resonance imagingPhysical medicine and rehabilitationAnatomyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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