Center of Rotation and Hysteresis Quantification in the Wrist Utilizing Four-Dimensional Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wrist injuries limit function and can lead to long-term pain and disability. Current interventions aim to decrease pain and restore healthy function; however, healthy function during dynamic motion has not been fully characterized. Four-dimensional computed tomography (4DCT) can capture dynamic bony motion providing new insight to the dynamic wrist joint. Ten young healthy participants were scanned using a 4DCT scanner and three-dimensional (3D) models were made of the radius and carpal bones. Using helical axes and local coordinate systems for the radius, rotations of each bone were measured, and center of rotation was determined. In addition, hysteresis was quantified by measuring hysteresis area, the area between the curves of the forward and reverse motion of the wrist joint. The results showed that the wrist axis of rotation was located more proximal (−15.2 ± 1.3 mm distal) and dorsal (−0.8 ± 2.6 mm dorsal) in extension as compared with the flexion positions (−20.4 ± 1.6 mm distal; 3.9 ± 2.5 mm volar). In addition, no statistical differences were identified between the different directions of motion at each angle of wrist motion, with the exception of the trapezium at 30 degrees of extension. The largest hysteresis effect was noted in the trapezoid (112.8 deg2) and the smallest effect identified in the lunate (46.0 deg2). The results of this study may provide a better understanding of the dynamic nature of the wrist joint for identification of ligamentous injuries and replication of joint motion after surgical intervention.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».