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Enregistrement W4384662987 · doi:10.1186/s40798-023-00604-5

In Vivo Strain Patterns in the Achilles Tendon During Dynamic Activities: A Comprehensive Survey of the Literature

2023· review· en· W4384662987 sur OpenAlexaff
Naomi C. Adam, Colin R. Smith, Walter Herzog, Andrew A. Amis, Adamantios Arampatzis, William R. Taylor

Notice bibliographique

RevueSports Medicine - Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésAchilles tendonStrain (injury)In vivoTendonPhysical medicine and rehabilitationBiologyMedicineAnatomyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achilles' tendon (AT) injuries such as ruptures and tendinopathies have experienced a dramatic rise in the mid- to older-aged population. Given that the AT plays a key role at all stages of locomotion, unsuccessful rehabilitation after injury often leads to long-term, deleterious health consequences. Understanding healthy in vivo strains as well as the complex muscle-tendon unit interactions will improve access to the underlying aetiology of injuries and how their functionality can be effectively restored post-injury. The goals of this survey of the literature with a systematic search were to provide a benchmark of healthy AT strains measured in vivo during functional activities and identify the sources of variability observed in the results. Two databases were searched, and all articles that provided measured in vivo peak strains or the change in strain with respect to time were included. In total, 107 articles that reported subjects over the age of 18 years with no prior AT injury and measured while performing functional activities such as voluntary contractions, walking, running, jumping, or jump landing were included in this review. In general, unclear anatomical definitions of the sub-tendon and aponeurosis structures have led to considerable confusion in the literature. MRI, ultrasound, and motion capture were the predominant approaches, sometimes coupled with modelling. The measured peak strains increased from 4% to over 10% from contractions, to walking, running, and jumping, in that order. Importantly, measured AT strains were heavily dependent on measurement location, measurement method, measurement protocol, individual AT geometry, and mechanical properties, as well as instantaneous kinematics and kinetics of the studied activity. Through a comprehensive review of approaches and results, this survey of the literature therefore converges to a united terminology of the structures and their common underlying characteristics and presents the state-of-knowledge on their functional strain patterns.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0190,017
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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