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Enregistrement W4411126674 · doi:10.1177/24730114251341900

Posterior Malleolus: Morphologic Classification, Morphometry, and Clinical Insights

2025· article· en· W4411126674 sur OpenAlexaff
Hellen Carvalho Ribeiro, William Paganini Mayer, Jacob Matz, Josemberg da Silva Baptista

Notice bibliographique

RevueFoot & Ankle Orthopaedics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensCanada East Spine CentreHorizon Health NetworkSaint John Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnatomyMedicineMorphometricsArticular surfaceTibiaFixation (population genetics)Tarsal BoneMedial malleolusAnkleBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In this study, we provide a comprehensive description of the morphometrics of the distal tibiae and propose that the intact posterior malleolus (PM) exhibits clinically relevant morphologic variation. These differences may have implications for fracture classification, fixation strategy, and implant design. Methods: Fifty-two isolated dry tibias were analyzed to determine the PM morphometric parameters. Five key morphometric points were identified, and the PM was defined as the posterior bony projection of the distal tibial epiphysis. The malleolar groove established the PM's medial limitation, the posterior portion of the fibular notch defined the lateral limit, and the anterior boundary was a line connecting these landmarks across the inferior articular surface. PM shapes were categorized based on consistent morphologic patterns. Cross-sections of the distal tibia were performed to assess trabecular bone morphology and density. Results: We found the PM presenting 3 distinct morphologic types: rounded, triangular, and trapezoid. Triangular and trapezoid types exhibited larger dimensions and robust bone tissue, whereas tibias with a rounded PM displayed smaller dimensions and delicate bone architecture. Conclusion: These novel findings reveal PM morphologic diversity, which may enhance our understanding of PM fracture patterns and optimize the development of surgical implants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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