The Biomechanical Effect of Proximal Tumor Defect Location on Femur Pathological Fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The femur is the most common long bone affected by cancerous metastasis. Femoral tumor defects are known to induce pain and functional impairment in patients. Although prior studies exist evaluating the clinical and biomechanical effect of tumor defect size, no biomechanical studies have experimentally examined the risk of pathological fracture with respect to the anterior, posterior, medial, and lateral surfaces on which a proximal tumor defect is located on the femur. METHODS: Circular tumor-like defects of 40-mm diameter were created proximally in the subtrochanteric region on the Anterior (n = 5), Posterior (n = 5), Medial (n = 5), and Lateral (n = 5) sides of 20 synthetic femurs. Intact femurs served as a control group (n = 4). Femurs were tested for lateral, "offset" torsional, and axial stiffness, as well as axial strength. RESULTS: Lateral stiffnesses (range, 121-162 N/mm) yielded no differences between groups (P = 0.069). "Offset" torsional stiffnesses (range, 135-188 N/mm) demonstrated that the Medial group was less stiff than the Intact, Anterior, and Lateral groups (P ≤ 0.012). Axial stiffnesses (range, 1057-1993 N/mm) showed that the Medial group was less stiff than the Intact group (P = 0.006). Axial strengths (range, 3250-6590 N) for the Medial group were lower than Anterior (P = 0.001) and Posterior (P = 0.001) specimens, whereas the Lateral group had a lower strength than Anterior specimens (P = 0.019). No other statistical differences were noted. Axial failure of Medial and Lateral specimens involved the tumor-like defect in 100% of cases, whereas 100% of Intact femurs and 80% of Anterior and Posterior femur groups failed only through the neck. CONCLUSIONS: In 2 of 3 test modes, the Medial tumor-like defect group resulted in statistically lower stiffness values compared with Intact femurs and had lower strength than Anterior and Posterior groups in axial failure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».