MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2029322858 · doi:10.1243/09544119jeim553

Development of a customized density—modulus relationship for use in subject-specific finite element models of the ulna

2009· article· en· W2029322858 sur OpenAlexafffund
Rebecca L. Austman, Jaques S. Milner, David W. Holdsworth, C. Dunning

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésModulusFinite element methodUlnaMathematicsMathematical analysisBeam (structure)Range (aeronautics)Bulk modulusMaterials sciencePhysicsComposite materialGeometryThermodynamicsOpticsSurgeryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assigning an appropriate density-modulus relationship is an important factor when applying inhomogeneous material properties to finite element models of bone. The purpose of this study was to develop a customized density-modulus equation for the distal ulna, using beam theory combined with experimental results. Five custom equations of the form E= ap(b) were used to apply material properties to models of eight ulnae. All equations passed through a point (1.85, Ec), where p = 1.85 g/cm3 represents the average density of cortical bone. For custom equations (1) to (3), Ec was predicted using beam theory, and the value of b was varied within the range reported in the literature. Custom equations (4) and (5) used other values of Ec from the literature, while keeping b constant. Results obtained from the custom equations were compared with those from other equations in the literature, and with experimental results. The beam theory analysis predicted Ec = 21 +/- 1.6 GPa, and the three custom equations using this value tended to have the lowest errors. The power of the equations did not affect the results as much as the value used for Ec. Overall, a customized density-modulus relationship for the ulna was generated, which provided improved results over using previously reported density-modulus equations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations32
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in MedicineMême sujetOrthopaedic implants and arthroplastyTravaux en français237 207