Thermal cycling can extend tool life in orthopaedic operating rooms
Notice bibliographique
Résumé
Thermal cycling is a temperature modulation process developed to improve the performance, durability and longevity of materials. This process has been successfully utilized in the automotive, aeronautic and manufacturing industries. Surgical cutting tools undergo cyclical loading and generally fail by dulling, suggesting that thermal cycling may improve their performance and longevity. Ten 2.5 mm orthopaedic drill bits were randomized, with five undergoing thermal cycling within their sterile packaging and five serving as untreated controls. Using a servohydraulic testing machine, 100 drilling cycles were performed with each drill bit into the diaphyseal region of bovine femurs. After every 25 cycles, data was collected by performing identical drilling cycles into simulated human cortical bone material. Maximum force, maximum normalized torque and drilling work were measured, and a scanning electron microscope was used to measure outer corner wear. After 100 drilling cycles, the maximum drilling force, maximum normalized torque, drilling work and microscopic outer corner wear were all significantly lower for the treated drill bits (p < 0.05). Thermal cycling has the potential to decrease operating room costs and thermal necrosis associated with dull cutting tools. Application of this technology may also be relevant to surgical cutting tools such as saw blades, burrs and reamers.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».