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Enregistrement W4310439697 · doi:10.2196/43769

Load-Induced Glenohumeral Translation After Rotator Cuff Tears: Protocol for an In Vivo Study

2022· article· en· W4310439697 sur OpenAlexvenueno aff
Eleonora Croci, Franziska Eckers, Corina Nüesch, Soheila Aghlmandi, Balázs K. Kovacs, Jeremy Genter, Daniel Baumgärtner, Andreas M. Müller, Annegret Mündermann

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésRotator cuffMedicineTearsShouldersIsometric exercisePhysical medicine and rehabilitationRehabilitationPhysical therapyBiomechanicsRotator cuff injuryShoulder jointSurgeryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rotator cuff tears are a common shoulder injury, but they sometimes remain undiagnosed, as symptoms can be limited. Altered shoulder biomechanics can lead to secondary damage and degeneration. In biomechanical analyses, the shoulder (ie, the glenohumeral joint) is normally idealized as a ball-and-socket joint, even though a translation is often observed clinically. To date, no conclusive changes in glenohumeral translation have been reported in patients with rotator cuff tears, and it is unknown how an additional handheld weight that is comparable to those used during daily activities will affect glenohumeral translations in patients with rotator cuff tears. OBJECTIVE: This study aims to assess the load-induced glenohumeral translation (liTr) in patients with rotator cuff tears and its association with the load-induced changes in muscle activation (liMA). METHODS: Patients and asymptomatic controls will be recruited. Participants will fill out health questionnaires and perform 30° arm abduction and adduction trials, during which they will hold different handheld weights of a maximum of 4 kg while motion capture and electromyographic data are collected. In addition, fluoroscopic images of the shoulders will be taken for the same movements. Isometric shoulder muscle strength for abduction and rotation will be assessed with a dynamometer. Finally, shoulder magnetic resonance images will be acquired to assess muscle status and injury presence. The dose-response relationship between additional weight, liTr, and liMA will be evaluated. RESULTS: Recruitment and data collection began in May 2021, and they will last until the recruitment target is achieved. Data collection is expected to be completed by the end of 2022. As of November 2022, data processing and analysis are in progress, and the first results are expected to be submitted for publication in 2023. CONCLUSIONS: This study will aid our understanding of biological variations in liTr, the influence of disease pathology on liTr, the potential compensation of rotator cuff tears by muscle activation and size, and the association between liTr and patient outcomes. The outcomes will be relevant for diagnosis, treatment, and rehabilitation planning in patients with rotator cuff tears. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04819724; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04819724. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/43769.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,009

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 Opus0,394
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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