Foot ulcer prevention using biomechanical modelling
Notice bibliographique
Résumé
Foot ulcers are a common complication of diabetes and are the consequence of trauma to the feet and a reduced ability to perceive pain in persons with diabetes. Ulcers appear internally when pressures applied on the foot create high-internal strains below bony structures. It is therefore important to monitor tissue strains in persons with diabetes. We propose to use a biomechanical model of the foot coupled with a pressure sensor to estimate the strains within the foot and to determine whether they can cause ulcer formation. Our biomechanical foot model is composed of a finite element mesh representing the soft tissues, separated into four Neo-Hookean materials with different elasticity: plantar skin, non-plantar skin, fat and muscles. Rigid body models of the bones are integrated within the mesh to rigidify the foot. Thirty-three joints connect those bones around cylindrical or spherical pivots. Cables are included to represent the main ligaments in order to stabilise the foot. This model simulates a realistic behaviour when the sole is subjected to pressures measured with a sensor during bipedal standing. Surface strains around 5% are measured below the heel and metatarsal heads, while internal strains are close to 70%. This strain estimation, when coupled to a pressure sensor, could consequently be used in a patient alert system to prevent ulcer formation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».