A Kinematic Analysis of Wrist and Carpal Function Using Four-Dimensional Computed Tomography Technology: A Dynamic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: An emerging imaging modality, four-dimensional computed tomography, can provide dynamic evaluation of carpal motion, which allows for a better understanding of how the carpals work together to achieve range of motion. The objective of this work was to examine kinematic motion of the carpus through a flexion/extension arc of motion using four-dimensional computed tomography. METHODS: A convenience sample of 20 uninjured participants underwent a four-dimensional computed tomography scanning protocol through a complete arc of flexion/extension motion. Kinematic changes in motion were quantified using helical axes motion data for each carpal. Rotation angles were compared between bones to identify differences in kinematic motion between bones. RESULTS: The bones within the proximal carpal row, the lunate, scaphoid, and triquetrum, rotate significantly to differing magnitudes at the ends of motion (40° of flexion and 40° of extension). The scaphoid rotates to the highest magnitude, followed by the triquetrum, and lastly, the lunate. The distal carpal row bones rotate to similar magnitudes throughout the entire range of motion. CONCLUSIONS: This work describes the kinematics of the carpals throughout dynamic in vivo flexion and extension. CLINICAL RELEVANCE: This study adds to an understanding of wrist mechanics and the possible clinical implications of pathological deviation from baseline 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».