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Enregistrement W4310700497 · doi:10.1177/09544119221137397

Empirical joint contact mechanics: A comprehensive review

2022· review· en· W4310700497 sur OpenAlexaff
Jessica Küpper, Payam Zandiyeh, Janet L. Ronsky

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContact mechanicsOsteoarthritisKinematicsJoint (building)MechanicsComputer scienceMedicineEngineeringPhysicsStructural engineeringFinite element methodClassical mechanicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical joint contact mechanics measurement (EJCM; e.g. contact area or force, surface velocities) enables critical investigations of the relationship between changing joint mechanics and the impact on surface-to-surface interactions. In orthopedic biomechanics, understanding the changes to cartilage contact mechanics following joint pathology or aging is critical due to its suggested role in the increased risk of osteoarthritis (OA), which might be due to changed kinematics and kinetics that alter the contact patterns within a joint. This article reviews and discusses EJCM approaches that have been applied to articulating joints such that readers across different disciplines will be informed of the various measurement and analysis techniques used in this field. The approaches reviewed include classical measurement approaches (radiographic and sectioning, dye staining, casting, surface proximity, and pressure measurement), stereophotogrammetry/motion analysis, computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and high-speed videoradiography. Perspectives on approaches to advance this field of EJCM are provided, including the value of considering relative velocity in joints, tractional stress, quantification of joint contact area shape, consideration of normalization techniques, net response (superposition) of multiple input variables, and establishing linkages to regional cartilage health status. EJCM measures continue to provide insights to advance our understanding of cartilage health and degeneration and provide avenues to assess the efficacy and guide future directions of developing interventions (e.g. surgical, biological, rehabilitative) to optimize joint's health and function long term.

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)0,005
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 seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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