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Enregistrement W2002047141 · doi:10.1097/01.brs.0000176246.54774.54

Estimating the Compressive Strength of the Porcine Cervical Spine

2005· article· en· W2002047141 sur OpenAlexaff
Robert Parkinson, Jennifer L. Durkin, Jack P. Callaghan

Notice bibliographique

RevueSpine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCompressive strengthCadaveric spasmBone mineralMineralization (soil science)BiomechanicsBone densitySurgeryAnatomyOsteoporosisComposite materialInternal medicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Study Design. The failure strength of porcine spinal units was correlated with vertebral size and bone mineralization. The accuracy of the resulting predictive equations was tested with an independent sample of spinal units. Objectives. To determine if dual energy x-ray absorptiometry (DXA)-obtained measures of bone mineralization can be used to accurately predict the compressive tolerance of porcine spinal units. Summary of Background Data. Porcine spinal units are often used in place of cadaveric tissues, and normalization is used to improve the transferability of model results. In compressive testing, normalization can be performed to the estimated compressive strength. Bone mineralization measures have been shown to be positively correlated with compressive tolerance and have been used to predict the tolerance of human spinal units. However, the accuracy of these predictive equations has not been assessed with an independent sample. Methods. Twenty porcine cervical spinal units were scanned (DXA) to obtain measures of bone mineral content (BMC) and bone mineral density (BMD). The units were compressed to failure, and the failure loads were correlated with the measured bone mineralization and endplate area of the spinal unit. The regression equations were used to predict the compressive tolerance of an independent sample of spinal units. Results. BMC (P = 0.078) and BMD (P = 0.2834) were not significantly correlated to compressive strength. Endplate area was the most highly correlated variable, with an r2 of 0.5329. The use of a predictive equation including BMC on the second independent sample resulted in errors of estimation of 1.4 ± 1.2 kN, corresponding to 13% of the average compressive strength. In comparison, the use of an equation employing endplate area alone resulted in estimation errors of 11%. Conclusions. Measures of BMC/BMD did not enhance predictions of compressive strength and will not reduce errors in compressive load normalization in a porcine model. The poor correlations found between BMC and compressive strength may be due to the non–load-bearing anterior processes of the porcine cervical spine. This study was performed to determine if dual energy x-ray absorptiometry-obtained measures of bone mineralization can be used to accurately predict the compressive tolerance of porcine spinal units. Endplate area (r = 0.73) was significantly correlated to compressive strength, whereas bone mineral content (r = 0.28) and bone mineral density (r = 0.18) were poorly correlated. All of the examined methods resulted in estimation errors of 10% or greater, which should be considered if these estimates are used in load normalization procedures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations54
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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