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Enregistrement W2083047108 · doi:10.1115/sbc2013-14606

Prediction of Interference Free Positions of the Humeral Implant in Preparation of Joint Replacement Procedures

2013· article· en· W2083047108 sur OpenAlexaff
Kamal Mostafavi, O. Remus Tutunea‐Fatan, Graham J.W. King, James A. Johnson

Notice bibliographique

RevueVolume 1A: Abdominal Aortic Aneurysms; Active and Reactive Soft Matter; Atherosclerosis; BioFluid Mechanics; Education; Biotransport Phenomena; Bone, Joint and Spine Mechanics; Brain Injury; Cardiac Mechanics; Cardiovascular Devices, Fluids and Imaging; Cartilage and Disc Mechanics; Cell and Tissue Engineering; Cerebral Aneurysms; Computational Biofluid Dynamics; Device Design, Human Dynamics, and Rehabilitation; Drug Delivery and Disease Treatment; Engineered Cellular Environments · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJoint (building)ImplantElbowKinematicsComputer scienceJoint replacementArthroplastyOrthodonticsSurgeryMedicineEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced simulation techniques in computer-assisted surgery is not only the key element towards development of computer based systems for optimized implant design, but they will also allow surgeons to reliably replace the damaged joints, even when significant bone loss has occurred. Since the main objective of the surgical procedure is to accurately replicate the native articulation of the elbow, the overall success of the joint arthroplasty is decisively influenced by the preoperative planning procedure aiming to establish the presence of a feasible position of the implant that will essentially cause a minimal malalignment of the prosthetic flexion-extension (FE) axis of the joint with respect to the native one. Any malalignment between native and artificial axes will eventually alter the kinematics of the joint and will lead to implant failures.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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