A scoping review and evaluation of open-source transtibial amputation musculoskeletal models for female populations
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal modeling is often used to study people with transtibial amputations. Females in this population are of particular interest as they are underrepresented in research, experience unique challenges, and demonstrate gait biomechanics distinct from males. Because generic models often neglect innate variations between populations, it is important to determine whether data used to develop a model are representative of the population studied. The objective of this study was to review and analyze existing transtibial amputation musculoskeletal models, establish a database from the information compiled, and use the database to select the model most relevant for studying female populations. A scoping search was performed and a database was created based on data detailing the eligible models. Models were evaluated through a weighted decision process based on criteria of their representation of females with transtibial amputations, prosthetic functionality, development transparency, overall functionality, and experimental validation methods. The scoping review identified 3 studies, Willson et al., LaPrè et al., and Miller and Esposito. A database detailing these models was established. The Willson model scored highest on all criteria except overall functionality, where the LaPrè model outscored it. Based on the established weightings, the Willson model was classed most appropriate for the stated goals. The created database can be used by other researchers to guide their own modeling studies, irrespective of the population of focus. Of the 3, the Willson model was found most relevant for studying females with transtibial amputations. This model will be used in future work investigating and addressing challenges of females with transtibial amputations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».