Effect of screw position on bone tissue differentiation within a fixed femoral fracture
Notice bibliographique
Résumé
Plate and screw constructs are routinely used in the treatment of long bone fractures. Despite considerable advancements in technology and techniques, there can still be complications in the healing of long bone fractures. Non-unions, delayed unions, and hardware failures are common complications observed in clinical practice following open reduction and internal fixation of fractures [1]. Potential causes of these adverse clinical effects may be disruptive to the periosteal and endosteal blood supply, stress shielding effects, and inadequate mechanical stability. The goal of the present study was to explore the effect of screw position on the fracture healing and formation of new bone tissue with mechanoregulatory algorithms in a computational model. An idealized poroelastic 3D finite element (FE) model of a femur with a 5 mm fracture gap, including a plate-screw construct was developed. Nineteen different plate-screw combinations, created by varying the number and position of screws within the plate, were created to identify a construct with the most favourable attributes for fracture healing. The first phase of the study evaluated constructs through mechanical stress analyses to identify those constructs with high loadsupport capability. The second phase of the study evaluated healing and bone formation with a biphasic mechanoregulatory algorithm to simulate tissue differentiation for fixation within selected constructs. The results of our analysis demonstrated a 4-screw symmetrical construct with the largest distance between screws to provide the most favourable balance of stability and optimized conditions to promote fracture healing.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».