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马夸特氏试验英文解释翻译、马夸特氏试验的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【医】 Markee tests

分词翻译:

马的英语翻译:

equine; gee; horse; horseflesh; neddy; steed
【医】 hippo-

夸的英语翻译:

boast; exaggerate; overstate

特的英语翻译:

especially; special; spy; unusual; very
【化】 tex

氏的英语翻译:

family name; surname

试验的英语翻译:

experiment; test; try; try on; try out; examination; experimentation; trial
trial run
【计】 breadboarding
【医】 probation; test; tria
【经】 test; trial

专业解析

马夸特氏试验 (Marquardt Test) 释义

马夸特氏试验 (Marquardt Test),在医学领域,特指一种用于评估肩关节稳定性和肩袖功能的临床体格检查方法。该试验主要用于辅助诊断肩关节脱位、复发性脱位或肩袖撕裂等肩部疾患。

详细解释:

  1. 检查目的与原理:

    • 该试验的核心目的是诱发肩关节的恐惧感 (Apprehension) 或不稳定感,从而判断肩关节前方或前下方结构的稳定性。
    • 其原理在于通过特定的体位和施加外力,模拟可能导致肩关节前脱位的机制,观察患者的反应和肩关节的表现。
  2. 操作步骤:

    • 体位: 患者通常取仰卧位,肩关节置于检查床边缘,患侧上肢外展90度,肘关节屈曲90度。
    • 动作: 检查者一手固定患者肩胛骨,另一手握住患者肘部或前臂远端。
    • 施加外力: 检查者缓慢地、轻柔地使患者肩关节外旋 (External Rotation),同时逐渐施加一个向后的力(模拟肱骨头向后半脱位或脱位的趋势)。
    • 观察与询问: 在此过程中,密切观察患者的面部表情和肩关节活动度,并询问患者是否感到疼痛或对肩关节即将脱位产生恐惧感 (Apprehension)。
  3. 结果判读:

    • 阳性结果: 如果在施加外旋和外展后方的力时,患者表现出明显的恐惧、紧张、试图抵抗动作,或者主诉肩关节即将“脱出来”的感觉,则提示试验阳性。阳性结果高度提示肩关节前方不稳 (Anterior Shoulder Instability),常见于复发性肩关节前脱位或盂唇损伤(如Bankart损伤)的患者。
    • 阴性结果: 患者无恐惧感或疼痛,肩关节活动自如,则试验为阴性。
    • 疼痛: 若患者在外旋过程中主诉主要是肩关节深部疼痛,而无明显恐惧感,则可能提示肩袖损伤(尤其是冈上肌、冈下肌肌腱炎或撕裂),而非单纯的不稳定。此时需结合其他检查(如Neer征、Hawkins试验、空罐试验等)综合判断。
  4. 临床意义与应用:

    • 马夸特氏试验是诊断肩关节前方不稳的重要筛查工具之一。
    • 阳性结果提示可能存在盂肱关节囊、韧带(尤其是下盂肱韧带复合体IGHL)或盂唇(Bankart损伤)的损伤或松弛。
    • 它常与其他肩关节不稳检查(如前抽屉试验、沟槽征/Sulcus Sign)联合使用,以提高诊断的准确性。
    • 对于肩袖疾病患者,该试验诱发的疼痛有助于定位病变。
  5. 命名来源:

    • 该试验以描述或推广此检查方法的医生姓氏命名。在医学文献中,它常被称为“Apprehension Test” (恐惧试验) 或更具体地称为“Anterior Apprehension Test” (前恐惧试验)。冠以“马夸特氏”可能是特定文献或地区(如某些中文文献)的译名习惯。

重要提示:

网络扩展解释

关于“马夸特氏试验”,目前没有直接相关的公开资料或文献记录。根据名称推测,可能与以下内容相关:

  1. Levenberg-Marquardt算法关联
    若指“马夸特氏方法”,则可能与优化算法中的Levenberg-Marquardt算法有关。该算法由Kenneth Levenberg和Donald Marquardt提出,用于求解非线性最小二乘问题,广泛应用于工程、机器学习等领域。其核心是结合梯度下降法和高斯-牛顿法的优点,通过动态调整参数实现高效收敛。

  2. 可能的翻译差异
    “试验”一词可能源于对“algorithm”(算法)或“method”(方法)的误译,或是特定领域(如医学、化学实验)中对某类测试步骤的命名。例如,在化学分析中可能存在以研究者命名的实验流程。

  3. 建议进一步确认
    由于缺乏明确资料,建议您:

    • 检查术语的准确性(如是否为“Marquardt试验”或“马夸特测试”);
    • 提供更多上下文(如所属学科、应用场景);
    • 参考专业文献或外文资料,确认是否为特定领域的术语。

若您的问题涉及Levenberg-Marquardt算法或其他优化方法,可补充说明以获取更详细的技术解释。

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