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Enregistrement W2026183588 · doi:10.1097/bot.0b013e31817e49d1

The Effect of Cement Mixing Time on the Biomechanics of Cement Augmented Plated Fractures in Canine Femora

2008· article· en· W2026183588 sur OpenAlexaff
Chris H. Gallimore, Alison J McConnell, Rad Zdero, Henry Koo, Michael D. McKee, Emil H. Schemitsch

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Trauma · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementCadaveric spasmBiomechanicsStiffnessMedicineComposite materialFixation (population genetics)BendingFracture (geology)Bone cementCadaverOrthodonticsMaterials scienceSurgeryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The goal of this study was to determine the effect of cement mixing time and, hence, cement viscosity on the biomechanical behavior of femoral fracture fixation. DESIGN: Cadaveric plated canine femoral fracture model, comparing treatments in matched pairs. SETTING: Orthopaedic biomechanics laboratory. INTERVENTION: Cement was inserted both as a liquid and as a paste in standard and oversized screw holes to augment fixation with plates and screws. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Standard 4-point bending tests were performed to obtain stiffness and failure load values. RESULTS: Liquid cement had a 1.38 times increase in stiffness and a failure load 1.84 times greater compared with paste cement, regardless of hole size with a gap at the fracture site (P < 0.05). Liquid cement had a force to failure of 1.77 and 1.91 times in the standard-sized and oversized holes, respectively, when compared with paste cement (P < 0.05). CONCLUSIONS: When the cement was inserted in a liquid state in a plated femoral diaphyseal fracture with a gap, screw purchase augmentation achieved greater bending stiffness and resisted a greater failure load.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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