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Muscles of the Shoulder01:23

Muscles of the Shoulder

11.9K
The muscles surrounding the shoulder girdle, including the clavicle and scapula, primarily stabilize the scapula. This stable base allows other muscles to move the humerus effectively. Scapular movements often mirror those of the humerus and extend its range of motion. For instance, raising the arm above the head would not be feasible without simultaneous upward rotation of the scapula.
Anterior Thoracic Muscles
The anterior thoracic muscles include the serratus anterior, subclavius, and...
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Jingyuan Fan1, Tao Zhang2, Fanbin Gu1

  • 1Department of Microsurgery, Orthopedic Trauma and Hand Surgery, The First Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.

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|September 3, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Un nuevo sistema automatizado que utiliza sensores móviles evalúa de manera confiable la función del hombro, igualando la precisión del evaluador humano para el monitoreo continuo del paciente y la mejora de la calidad de vida.

Palabras clave:
Escala constante de MurleyAprendizaje automáticoEstimación de la posturaevaluación de la función del hombroTelecontrol de las comunicaciones

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Área de la Ciencia:

  • Ingeniería biomédica
  • Trastornos musculoesqueléticos
  • Salud digital

Sus antecedentes:

  • El dolor de hombro es un problema común que afecta la calidad de vida.
  • Los métodos de evaluación actuales requieren la participación del médico, lo que limita el monitoreo continuo.
  • Los avances en la estimación de posturas y los sensores permiten evaluaciones automatizadas.

Objetivo del estudio:

  • Presentamos Mobile Constant, un sistema automatizado para la evaluación de la función del hombro.
  • Utilizar imágenes de movimiento y datos de sensores de inercia para mediciones objetivas.
  • Evaluar la fiabilidad del sistema en comparación con las evaluaciones estándar realizadas por personas.

Principales métodos:

  • Cuestionarios subjetivos integrados, rango de movimiento y análisis de fuerza.
  • Se recopilaron datos de 141 pacientes a través de conjuntos de entrenamiento, validación interna y externa.
  • Desarrolló seis modelos de aprendizaje automático y evaluó la confiabilidad utilizando Cohen κ e ICC.

Principales resultados:

  • Mobile Constant mostró una fiabilidad razonable a sustancial para el rango de movimiento (κ: 0,498 0,819, ICC: 0,898 0,956).
  • La evaluación de la resistencia a la abducción demostró una fiabilidad sustancial (κ: 0,7070,809, CCI: 0,7590,906).
  • El sistema logró un acuerdo sustancial con evaluadores humanos experimentados.

Conclusiones:

  • El sistema automatizado proporciona evaluaciones confiables de la función del hombro realizadas por el paciente.
  • Mobile Constant muestra un gran potencial para el monitoreo remoto de pacientes.
  • Esta tecnología puede mejorar el manejo continuo de las condiciones del hombro.