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Enregistrement W4395675752 · doi:10.2196/57329

Quantifying Bone and Skin Movement in the Residual Limb-Socket Interface of Individuals With Transtibial Limb Loss Using Dynamic Stereo X-Ray: Protocol for a Lower Limb Loss Cadaver and Clinical Study

2024· article· en· W4395675752 sur OpenAlexvenueno aff
Jason Maikos, John M Chomack, David Herlihy, David N. Paglia, Charlene Wetterstrand, J. Patrick O’Connor, Michael J Hyre, J Peter Loan, Susan E. D’Andrea

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRehabilitation Research and Development ServiceU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésKinematicsCadaverGaitResidualComputer scienceBiomechanicsBiomedical engineeringTibiaMedicineOrthodonticsPhysical medicine and rehabilitationAnatomyPhysicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Relative motion between the residual limb and socket in individuals with transtibial limb loss can lead to substantial consequences that limit mobility. Although assessments of the relative motion between the residual limb and socket have been performed, there remains a substantial gap in understanding the complex mechanics of the residual limb-socket interface during dynamic activities that limits the ability to improve socket design. However, dynamic stereo x-ray (DSX) is an advanced imaging technology that can quantify 3D bone movement and skin deformation inside a socket during dynamic activities. OBJECTIVE: This study aims to develop analytical tools using DSX to quantify the dynamic, in vivo kinematics between the residual limb and socket and the mechanism of residual tissue deformation. METHODS: A lower limb cadaver study will first be performed to optimize the placement of an array of radiopaque beads and markers on the socket, liner, and skin to simultaneously assess dynamic tibial movement and residual tissue and liner deformation. Five cadaver limbs will be used in an iterative process to develop an optimal marker setup. Stance phase gait will be simulated during each session to induce bone movement and skin and liner deformation. The number, shape, size, and placement of each marker will be evaluated after each session to refine the marker set. Once an optimal marker setup is identified, 21 participants with transtibial limb loss will be fitted with a socket capable of being suspended via both elevated vacuum and traditional suction. Participants will undergo a 4-week acclimation period and then be tested in the DSX system to track tibial, skin, and liner motion under both suspension techniques during 3 activities: treadmill walking at a self-selected speed, at a walking speed 10% faster, and during a step-down movement. The performance of the 2 suspension techniques will be evaluated by quantifying the 3D bone movement of the residual tibia with respect to the socket and quantifying liner and skin deformation at the socket-residuum interface. RESULTS: This study was funded in October 2021. Cadaver testing began in January 2023. Enrollment began in February 2024. Data collection is expected to conclude in December 2025. The initial dissemination of results is expected in November 2026. CONCLUSIONS: The successful completion of this study will help develop analytical methods for the accurate assessment of residual limb-socket motion. The results will significantly advance the understanding of the complex biomechanical interactions between the residual limb and the socket, which can aid in evidence-based clinical practice and socket prescription guidelines. This critical foundational information can aid in the development of future socket technology that has the potential to reduce secondary comorbidities that result from complications of poor prosthesis load transmission. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/57329.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,341 · 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
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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