Forearm Rotation at the Time of Elbow Ulnar Collateral Ligament Reconstruction Graft Tensioning Does Not Affect Postoperative Medial Elbow Joint Gapping
Notice bibliographique
Résumé
Background: The role of forearm rotation at the time of ulnar collateral ligament (UCL) reconstruction (UCLR) graft tensioning is poorly understood. Purpose: To compare postoperative medial elbow joint gapping in cadaveric elbows after UCLR graft tensioning with the forearm in supination versus pronation. Study Design: Descriptive laboratory study. Methods: A total of 18 full-arm human specimens were stripped of soft tissue except elbow ligamentous and capsular structures. Elbows with an intact, native ligament were tested for medial elbow gapping during valgus stress at 30°, 60°, and 90° with the forearm in neutral, maximal supination, and maximal pronation. Joint gapping was determined with a 3-dimensional motion capture system and calibrated digitized points on the ulna and humerus. The UCL was transected, and reconstruction was performed using a standard docking technique. Elbows were randomized to full supination or pronation at the time of final graft tensioning, and medial elbow joint gapping was again measured for the same positions and same technique. Analysis of variance test was used to compare differences in native and postoperative medial elbow joint gapping ( P < .05). Results: The position of forearm rotation did not affect the amount of medial elbow joint gapping during valgus stress at all tested elbow flexion angles with an intact, native UCL. The position of forearm rotation during UCL graft tensioning also did not affect postoperative medial elbow joint gapping during valgus stress at all tested elbow flexion angles. Conclusion: Forearm rotation with an intact UCL and at the time of UCL graft tensioning did not affect the amount of medial elbow joint gapping during valgus torque.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».