Three-dimensional kinematic evaluation of lateral suture stabilization in an in vitro canine cranial cruciate deficient stifle model
Notice bibliographique
Résumé
The impact of surgical correction of cranial cruciate ligament rupture (CCLR) on 3D kinematics has not been thoroughly evaluated in dogs. The success of current techniques remains limited, as illustrated by suboptimal weightbearing and progression of osteoarthritis. The inability to restore the stifle's 3D kinematics might be a key element in understanding these suboptimal outcomes. The objective of this study was to evaluate the impact of lateral suture stabilization (LSS) on the 3D kinematics of the canine stifle joint. We hypothesized that LSS would not restore 3D kinematics in our model. Ten cadaveric pelvic limbs collected from large dogs (25-40 kg) were tested using a previously validated apparatus that simulates gait. Three experimental conditions were compared: (a) intact stifle; (b) unstable stifle following cranial cruciate ligament transection (CCLt) and (c) CCLt stabilized by LSS. Three-dimensional kinematics were collected through 5 loading cycles simulating the stance phase of gait and curves were analyzed using a Wilcoxon signed-rank test. LSS restored baseline kinematics for the entire stance phase for cranial and lateromedial translation, flexion, and abduction. It restored distraction over 90% of the stance phase. Internal rotation was limited, but not restored. This in vitro study had limitations, as it used a simplified model of stifle motion and weight-bearing. The results of this study report that LSS can restore physiologic 3D kinematics largely comparable to those of healthy stifles. Suboptimal outcome in patients following CCLR stabilization by LSS may therefore result from causes other than immediate postoperative abnormal 3D kinematics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».