A Cadaverically Evaluated Dynamic FEM Model of Closed-Chain TKR Mechanics
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of the behavior and mechanics of a total knee replacement (TKR) in an in vivo environment is key to optimizing the functional outcomes of the implant procedure. Computational modeling has shown to be an important tool for investigating biomechanical variables that are difficult to address experimentally. To assist in examining TKR mechanics, a dynamic finite-element model of a TKR is presented. The objective of the study was to develop and evaluate a model that could simulate full knee motion using a physiologically consistent quadriceps action, without prescribed joint kinematics. The model included tibiofemoral (TFJs) and patellofemoral joints (PFJs), six major ligament bundles and was driven by a uni-axial representation of a quadricep muscle. An initial parameter screening analysis was performed to assess the relative importance of 31 different model parameters. This analysis showed that ligament insertion location and initial ligament strain were significant factors affecting simulated joint kinematics and loading, with the contact friction coefficient playing a lesser role and ligament stiffness having little effect. The model was then used to simulate in vitro experiments utilizing a flexed-knee-stance testing rig. General model performance was assessed by comparing simulation results with experimentally measured kinematics and tibial reaction forces collected from two implanted specimens. The simulations were able to reproduce experimental differences observed between the test specimens and were able to accurately predict trends seen in the tibial reaction loads. The simulated kinematics of the TFJ and PFJ were less consistent when compared with experimental data but still reproduced many trends.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».