The biomechanics of plate repair of periprosthetic femur fractures near the tip of a total hip implant: the effect of cable-screw position
Notice bibliographique
Résumé
Optimal surgical positioning of cable-screw pairs in repairing periprosthetic femur fractures near the tip of a total hip implant still remains unclear. No studies in the literature to date have developed a fully three-dimensional finite element (FE) model that has been validated experimentally to assess these injury patterns. The aim of the present study was to evaluate the biomechanical performance of three different implant-bone constructs for the fixation of periprosthetic femoral shaft fractures following total hip arthroplasty. Experimentally, three bone-plate repair configurations were applied to the periprosthetic synthetic femur fractured with a 5 mm gap near the tip of a total hip implant. Constructs A, B, and C, respectively, had successively larger distances between the most proximal and the most distal cable-screw pairs used to affix the plate. Specimens were oriented in 15 degrees adduction, subjected to 1000 N of axial force to simulate the single-legged stance phase of walking, and instrumented with strain gauges. Computationally, a linearly elastic and isotropic three-dimensional FE model was developed to mimic the experimental setup. Results showed excellent agreement between experimental versus FE analysis strains, yielding a Pearson linearity coefficient, R2, of 0.90 and a slope for the line of best data fit of 0.96. FE axial stiffnesses were 601 N/mm (Construct A), 849 N/mm (Construct B), and 1359 N/mm (Construct C). FE surface stress maps for cortical bone showed maximum von Mises values of 74 MPa (Construct A), 102 MPa (Construct B), and 57 MPa (Construct C). FE stress maps for the metallic components showed minimum von Mises values for Construct C, namely screw (716MPa), cable (445MPa), plate (548MPa), and hip implant (154MPa). In the case of good bone stock, as modelled by the present synthetic femur model, optimal fixation can be achieved with Construct C.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».