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Enregistrement W1905181292 · doi:10.1002/jbm.b.33105

The effect of stem material and surface treatment on the torsional stability at the metal–cement interface of upper limb joint replacement systems

2014· article· en· W1905181292 sur OpenAlexafffund
Yara K. Hosein, Graham J.W. King, Cynthia E. Dunning

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCementJoint (building)Materials scienceInterface (matter)Surface (topology)Composite materialStructural engineeringEngineeringGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stem surface treatment and material are two design factors that may affect the onset of implant loosening. For upper limb applications, no known in vitro studies have addressed the role of these two factors on cemented implant stability. Therefore, the purpose of this study was to compare the torsional stability of cemented titanium and cobalt chrome stems with varying surface treatments in vitro. Thirty implant stems of circular cross-section (Ø = 8mm) were machined from cobalt chrome (n = 15) and titanium (n = 15). For each type, stems were subdivided into three groups for application of clinically relevant surface treatments: smooth, sintered beads, or plasma spray. Stems were potted in bone cement, allowed 24 h to cure, and placed in a materials testing machine. Stems were tested under cyclic torsion (1-30 Nm), using a staircase loading protocol. Failure was defined as either the first rapid increase in stem rotation without resistance, or attaining a maximum torque of 30 Nm. Implant stems with non-smooth surfaces offered greater resistance to torsion (p < 0.05), with the plasma spray treatment outlasting the beaded and smooth stems (p < 0.05). Titanium offered superior interface strength (p < 0.05) but reduced resistance to motion (p < 0.05) when compared to cobalt chrome. Therefore, these design features should be considered during upper limb implant design.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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