Sex differences in in vivo soft tissue compressive properties of the human hip in young adults: a comparison between passive vs active state
Notice bibliographique
Résumé
Hip injuries are a frequent outcome of falls. Studying the biomechanics of hip injuries requires a comprehensive understanding of soft tissue properties and their responses to external loads. Particularly, muscle activity is crucial in arresting a fall and is likely to affect soft tissue properties. Failing to consider muscle activation might result in incorrect conclusions regarding the processes underlying injuries and the efficacy of preventive strategies. Soft tissue response is also affected by loading rate, sex, and mechanical testing protocols, highlighting the need for precise experimental design and interpretation. Forty individuals (age = 25.53 ± 3.41 years) were recruited (20 males and 20 females) to investigate the hip soft tissue response during a high-speed cyclic indentation testing. Muscle activity was recorded using electromyography (EMG) and soft tissue thickness was measured using ultrasound imaging. Peak force, energy, and tissue stiffness were measured using tissue indentation. The hip soft tissue exhibited hysteresis and was nonlinear during loading. Sex differences in trochanteric soft tissue stiffness resulted in males having 38% higher peak force than females and absorbed energy was 32% higher in the active state than the passive state (in combined participants). Characterizing the range of tissue responses for in vivo hip soft tissues emphasizes the natural variability in healthy human tissues and the need to consider the range of tissue behaviors in models, not just the average response. Both sex and muscle activation increased tissue mechanical variability and need to be considered in future physical and computational models of hip impact.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».