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Enregistrement W4400143049 · doi:10.1016/j.gaitpost.2024.06.026

Ultrasound-tensiometry: A new method for measuring differential loading within a tendon during movement

2024· article· en· W4400143049 sur OpenAlexfundno aff
Lauren Welte, Jonathon Blank, Stephanie G. Cone, Darryl G. Thelen

Notice bibliographique

RevueGait & Posture · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésTendonDifferential (mechanical device)Ultimate tensile strengthDifferential stressShear (geology)Materials scienceUltrasoundAnatomyBiomedical engineeringGeologyStructural engineeringPhysicsAcousticsComposite materialEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tendons transmit tensile load from muscles to the skeleton. Differential loading across a tendon can occur, especially when it contains subtendons originating from distinct muscles. Tendon shear wave speed has previously been shown to reflect local tensile stress. Hence, a tool that measures spatial variations in wave speed may reflect differential loading within a tendon during human movement. RESEARCH QUESTION: Do wave speeds measured via high-framerate ultrasound-based tensiometry correspond with differential loading across a tendon? METHODS: Ultrasound-tensiometry uses an external mechanical actuator to induce waves and high-framerate plane wave ultrasound imaging (20 kHz) to track tissue displacements arising from wave propagation within a tendon. Local tissue displacements are temporally and spatially filtered to remove high-frequency noise and reflected waves. A Radon transform of the spatio-temporal displacement data is used to compute the shear wave speed across the tendon. We evaluated ultrasound-tensiometry's ability to measure differential loading across a tendon using in silico, ex vivo and in vivo approaches. The in silico approach used a finite element model to simulate wave propagation along two adjacent subtendons undergoing differential loading. The ex vivo experiment measured wave speed in adjacent porcine flexor subtendons subjected to differential loading. In vivo, we tracked wave speed across the Achilles tendon while a participant performed calf stretches to differentially load the subtendons, and while walking on a treadmill at 1.5 m/s. RESULTS: Wave speeds modulated with local tendon stress under both in silico and ex vivo conditions, with higher wave speeds observed in subtendons subjected to higher loads (6-16 m/s higher at 1.5× load differential). Spatial variations in in vivo Achilles tendon wave speeds were consistent with differential subtendon loading arising from distinct muscle loads (maximum range: 0-137 m/s, resolution: 0.1 mm×0.2 mm, precision: ±0.2 m/s). SIGNIFICANCE: High-framerate ultrasound-tensiometry tracks spatial variations in tendon wave speed, which may be useful to investigate local tissue loading and to delineate individual muscle contributions to movement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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