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Enregistrement W2037574057 · doi:10.1177/1553350609357187

Suitability of Three Saws for Minimally Invasive Bone Cutting

2009· article· en· W2037574057 sur OpenAlex
Ana Luisa Trejos, Michael D. Naish, Rajni V. Patel, K. Leitch

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSurgical Innovation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoping (psychology)JigsawMaterials scienceInvasive surgeryBiomedical engineeringMedicineSurgeryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compares 3 different saw types to determine which is best suited for integration into a minimally invasive bone saw. A handheld electric jigsaw, a coping saw, and a Gigli saw were used to cut into porcine ilium. Heat generated was measured using a thermocouple, and forces applied during cutting were recorded using a force/torque sensor. The coping saw generated an average maximum temperature that was 26 degrees C less than that generated using the jigsaw (P < .001) and 14 degrees C less than that for the Gigli saw (P < .001). On average, the maximum force applied through the coping saw was 14 N less than that through the jigsaw (P < .001) and 18 N less than that through the Gigli saw (P < .001). Out of the 3 saws tested, the coping saw is optimal for cutting bone based on heat generation and required force.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,288 · 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