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Enregistrement W1989081428 · doi:10.1080/10255842.2014.903931

Influence of ingrowth regions on bone remodelling around a cementless hip resurfacing femoral implant

2014· article· en· W1989081428 sur OpenAlexafffund
Ifaz T. Haider, Andrew Speirs, Paul E. Beaulé, Hanspeter Frei

Notice bibliographique

RevueComputer Methods in Biomechanics & Biomedical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésImplantHip resurfacingBone resorptionBone remodelingFemurMaterials scienceResorptionBiomedical engineeringMedicineDentistryOrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hip resurfacing arthroplasty is an alternative to traditional hip replacement that can conserve proximal bone stock and has gained popularity but bone resorption may limit implant survival and remains a clinical concern. The goal of this study was to analyze bone remodelling patterns around an uncemented resurfacing implant and the influence of ingrowth regions on resorption. A computed tomography-derived finite element model of a proximal femur with a virtually implanted resurfacing component was simulated under peak walking loads. Bone ingrowth was simulated by six interface conditions: fully bonded; fully friction; bonded cap with friction stem; a small bonded region at the stem-cup intersection with the remaining surface friction; fully frictional, except for a bonded band along the distal end of the cap and superior half of the cap bonded with the rest frictional. Interface condition had a large influence on remodelling patterns. Bone resorption was minimized when no ingrowth occurred at the bone-implant interface. Bonding only the superior half of the cap increased bone resorption slightly but allowed for a large ingrowth region to improve secondary stability.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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