Development of an Inertia-Driven Model of Sideways Fall for Detailed Study of Femur Fracture Mechanics
Notice bibliographique
Résumé
A new method for laboratory testing of human proximal femora in conditions simulating a sideways fall was developed. Additionally, in order to analyze the strain state in future cadaveric tests, digital image correlation (DIC) was validated as a tool for strain field measurement on the bone of the femoral neck. A fall simulator which included models for the body mass, combined lateral femur and pelvis mass, pelvis stiffness, and trochanteric soft tissue was designed. The characteristics of each element were derived and developed based on human data from the literature. The simulator was verified by loading a state-of-the-art surrogate femur and comparing the resulting force-time trace to published, human volunteer experiments. To validate the DIC, 20 human proximal femora were prepared with a strain rosette and speckle paint pattern, and loaded to 50% of their predicted failure load at a low compression rate. Strain rosettes were taken as the gold standard, and minimum principal strains from the DIC and the rosettes were compared using descriptive statistics. The initial slope of the force-time curve obtained in the fall simulator matched published human volunteer data, with local peaks superimposed in the model due to internal vibrations of the spring used to model the pelvis stiffness. Global force magnitude and temporal characteristics were within 2% of published volunteer experiments. The DIC minimum principal strains were found to be accurate to 127±239 μɛ. These tools will allow more biofidelic laboratory simulation of falls to the side, and more detailed analysis of proximal femur failure mechanisms using human cadaver specimens.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».