Measurement Position Influences Sex Comparisons of Distal Femoral Cartilage Thickness With Ultrasound Imaging
Notice bibliographique
Résumé
The purpose was to examine (1) the effect of measurement position and sex on femoral cartilage outcomes, and (2) the association between gait biomechanics and cartilage outcomes. Fifty individuals participated (25 males and 25 females; age = 20.62 [1.80] y). Ultrasound measured femoral cartilage thickness and echo-intensity at 90°, 115°, and 140° of knee flexion. Gait outcomes included the external knee adduction and knee flexion moments. Cartilage outcomes were compared using 2 (sex) × 3 (position) repeated-measures analysis of variance. Gait and cartilage associations were assessed using stepwise regression. Medial cartilage was thicker when measured at 90° compared with 115° (P = .02) and 140° (P < .01), and 115° compared with 140°, (P < .01) in males but not in females. Cartilage was thicker at 90° compared with 140° across both sexes within all regions (P < .01). Males had thicker cartilage than females in all positions (P < .01). Echo-intensity was lower at 90° than 115° (P < .01) and 140° (P = .01) in the central and lower at 90° than at 115° (P < .01) and 140° (P = .03) in lateral regions. No association was found between gait and cartilage outcomes. Ultrasound imaging position effects cartilage features more in males compared with females. Imaging position and sex influence cartilage outcomes and should be considered in study designs and clinical evaluation.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».