<i>In vivo</i>monitoring of bone–implant bond strength by microCT and finite element modelling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Immediately after implantation, a dynamic process of bone formation and resorption takes place around an orthopaedic implant, influencing its mechanical fixation. The delay until complete fixation depends on local bone architecture and metabolism. Despite its importance, the temporal pattern of implant fixation is still unknown. The optimal duration of post-operative care is therefore difficult to establish for an individual situation, and a method to evaluate non-invasively the evolution of the mechanical stability would be a significant asset in a clinical environment. The aim of this study was to evaluate the potential of micro-finite element modelling based on in vivo micro-computed tomography to monitor longitudinally the contact between bone and implant and the implant strength in vivo. The model was first validated for screw pull-out in synthetic bone surrogate. Correlation coefficients of R(2) = 0.94 and 0.85 (p < 0.01) were measured between experimental and numerical results for stiffness and failure loads, respectively. Then, the mechanical integration of screws in the proximal tibia of 12 rats was monitored at seven time points over a period of 1 month. We observed significant increases (p < 0.05) of bone-screw contact (+28%), stiffness (+93%) and failure load (+71%) over the course of the experiment, and more than 75% of these changes occurred during the first 2 weeks. Limitations, such as image artefacts and radiation, still compromise the immediate clinical application of this method, but it has a promising potential in preclinical animal studies, as it provides very valuable data about the dynamic aspect of implant integration with considerably reduced animal resources.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle