Computational Simulation of Mechanical Microenvironment of Early Stage of Bone Healing under Locking Compression Plate with Dynamic Locking Screws
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that bone healing outcomes highly depend on the mechanical microenvironment of the fracture site, and a certain degree of interfragmentary movement (IFM) is essential for indirect (i.e. natural) bone healing. The application of locking compression plate (LCP) internal fixation in the treatment of bone fracture is a common practice which leads to early mobility and full function of the fractured extremity. However should the fixation configuration be too stiff, it might result in delayed healing or asymmetric tissue development across the fracture site due to the fact that IFM in near cortex area is too small to promote healing. Dynamic locking screw (DLS) has been recently designed to tackle this problem by reducing the stiffness of LCP fixation. However, the actual mechano-regulation mechanisms in which DLS uses to regulate the healing process are still not fully understood. The objective of this paper is to develop a computational model to understand the change of mechanical microenvironment of fracture site under LCP with dynamic locking screw in comparison to standard locking screw, and how this change could potentially regulate tissue development within the fracture callus during the healing process.Keywords: bone healing, locking compression plate, dynamic locking screw, finite element modelling
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».