Effect of Spinal Level and Loading Conditions on the Production of Vertebral Burst Fractures in a Porcine Model
Notice bibliographique
Résumé
Vertebral burst fractures are commonly studied with experimental animal models. There is however a lack of consensus as to what parameters are important to create an unstable burst fracture with a significant canal encroachment on such model. This study aims to assess the effect of the loading rate, flexion angle, spinal level, and their interactions on the production of a vertebral thoracolumbar burst fracture on a porcine model. Sixteen functional spinal units composed of three vertebrae were harvested from mature Yucatan minipigs. Two loading rates (0.01 and 500 mm/s), two flexion angles (0° and 15°), and two spinal levels (T11-T13 and T14-L2) were studied, following a full factorial experimental plan with one repetition. Compression was applied to each functional unit to create a vertebral fracture. The load-to-failure, loss of compressive stiffness, final canal encroachment, and fracture type were used as criteria to evaluate the resulting fracture. All specimens compressed without flexion resulted in burst fractures. Half of the specimens compressed with the 15° flexion angle resulted in compression fractures. Specimens positioned without flexion lost more of their compressive stiffness and had more significant canal encroachment. Fractured units compressed with a higher loading rate resulted in a greater loss of compressive stiffness. The spinal level had no significant effect on the resulting fractures. The main parameters which affect the resulting fracture are the loading rate and the flexion angle. A higher loading rate and the absence of flexion favors the production of burst fractures with a greater canal encroachment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».