Comparing Patellofemoral Kinematics Assessed With a Novel Muscle Actuator System and an Oxford Rig Using Noncadaveric Knees
Notice bibliographique
Résumé
Total knee replacement (TKR) failure, low patient satisfaction and high revision surgery rates may stem from insufficient preclinical testing. Conventional joint motion simulators for preclinical testing of TKR implants manipulate a knee joint in force, displacement, or simulated muscle control. However, a rig capable of using all three control modes has yet to be described in literature. This study aimed to validate a novel platform, the muscle actuator system (MAS), that can generate gravity-dependent, quadriceps-controlled squatting motions representative of an Oxford rig knee simulator and is mounted onto a force/displacement-control-capable joint motion simulator. Synthetic knee joint phantoms were created that comprised revision TKR implants and key extensor and flexor mechanism analogues, but no ligaments. The combined system implemented a constant force vector acting from simulated hip-to-ankle coordinates, effectively replicating gravity as observed in an Oxford rig. Quadriceps forces and patellofemoral joint kinematics were measured to assess the performance of the MAS and these tests showed high levels of repeatability and reproducibility. Forces and kinematics measured at a nominal patellar tendon length, and with patella alta and baja, were compared against those measured under the same conditions using a conventional Oxford rig, the Pennsylvania State Knee Simulator (PSKS). There was disagreement in absolute kinematics and muscle forces, but similar trends resulting from changing prosthesis design or patellar tendon length.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».