Investigation of Lumbosacral Spine Anatomical Variation Effect on Load-Partitioning Under Follower Load Using Geometrically Personalized Finite Element Model
Notice bibliographique
Résumé
The spinal load sharing and mechanical stresses developed in the spine segments due to mechanical loads are dependent on the unique spinal anatomy (geometry and posture). Variation in spinal curvature alters the load sharing of the lumbar spine as well as the stiffness and stability of the passive tissues. In this paper, effects of lumbar spine curvature variation on spinal load sharing under compressive Follower Load (FL) are investigated numerically. 3D nonlinear Finite Element (FE) models of three ligamentous lumbosacral spines are developed based on personalized geometries; hypo-lordotic (Hypo-L), normal (Normal-L) and hyper-lordotic (Hyper-L) cases. Analysis of each model is performed under Follower Load and developed stress in the discs and forces in the collagen fibers are investigated. Stresses on the discs vary in magnitude and distribution depending on the degree of lordosis. A straight hypo-lordotic spine shows stresses more equally distributed among discs while a highly curved hyper-lordotic spine has stresses concentrated at lower discs. Stresses are uniformly distributed in each disc for Hypo-L case while they are concentrated posteriorly for Hyper-L case. Also, the maximum force in collagen fibers is developed in the Hyper-L case. These differences might be clinically significant related to back pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».