Investigating the impact of dehydration and hydration on In-Vivo hip soft tissue biomechanics
Notice bibliographique
Résumé
Hip soft tissue biomechanics has a significant effect on hip loading and fracture risk during falls. Despite the high dehydration rate in older adults, athletes, and outdoor workers and its association with a higher risk of falls, the effect of dehydration on hip soft tissue biomechanics is unknown. Twenty participants (13 females and 7 males, aged 18-35) underwent indentation tests and ultrasound imaging over the greater trochanter in both hydrated and dehydrated states. We assessed the hydration levels using a urine color chart and measured the tissue thicknesses via ultrasound. Results showed a significant increase in peak force (from 12.67 ± 9.09 N to 15.46 ± 9.23 N, p < 0.05) under dehydration. We observed notable sex differences, with males exhibiting higher stiffness and energy absorption than females, despite variations in peak force. Fat thickness emerged as a critical predictor of biomechanical response, particularly in the dehydrated state. These findings underscore the importance of hydration in maintaining soft tissue integrity and reducing injury risks. Future work should explore chronic dehydration effects and include broader demographic variations to enhance fall prevention strategies and clinical practice. This research also highlights the need for targeted hydration management in at-risk populations.
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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) | 0,001 | 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 ».