Development of an Inertia-Driven Model of Sideways Fall for Detailed Study of Femur Fracture Mechanics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle