Current computational modelling trends in craniomandibular biomechanics and their clinical implications
Notice bibliographique
Résumé
Computational models of interactions in the craniomandibular apparatus are used with increasing frequency to study biomechanics in normal and abnormal masticatory systems. Methods and assumptions in these models can be difficult to assess by those unfamiliar with current practices in this field; health professionals are often faced with evaluating the appropriateness, validity and significance of models which are perhaps more familiar to the engineering community. This selective review offers a foundation for assessing the strength and implications of a craniomandibular modelling study. It explores different models used in general science and engineering and focuses on current best practices in biomechanics. The problem of validation is considered at some length, because this is not always fully realisable in living subjects. Rigid-body, finite element and combined approaches are discussed, with examples of their application to basic and clinically relevant problems. Some advanced software platforms currently available for modelling craniomandibular systems are mentioned. Recent studies of the face, masticatory muscles, tongue, craniomandibular skeleton, temporomandibular joint, dentition and dental implants are reviewed, and the significance of non-linear and non-isotropic material properties is emphasised. The unique challenges in clinical application are discussed, and the review concludes by posing some questions which one might reasonably expect to find answered in plausible modelling studies of the masticatory apparatus.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».