The biomechanics of three different fracture fixation implants for distal femur repair in the presence of a tumor-like defect
Notice bibliographique
Résumé
The femur is the most common long bone involved in metastatic disease. There is consensus about treating diaphyseal and epiphyseal metastatic lesions. However, the choice of device for optimal fixation for distal femur metaphyseal metastatic lesion remains unclear. This study compared the mechanical stiffness and strength of three different fixation methods. In 15 synthetic femurs, a spherical tumor-like defect was created in the lateral metaphyseal region, occupying 50% of the circumference of the bone. The defect was filled with bone cement and fixed with one of three methods: Group 1 (retrograde nail), Group 2 (lateral locking plate), and Group 3 (lateral nonlocking periarticular plate). Constructs were tested for mechanical stiffness and strength. There were no differences between groups for axial stiffness (Group 1, 1280 +/- 112 N/mm; Group 2, 1422 +/- 117 N/mm; and Group 3, 1403 +/- 122N/mm; p = 0.157) and offset torsional strength (Group 1, 1696 +/- 628N; Group 2, 1771 +/- 290N; and Group 3, 1599 +/- 253 N; p = 0.816). In the coronal plane, Group 2 (296 +/- 17 N/mm) had a higher stiffness than Group 1 (263 +/- 17N/mm; p = 0.018). In the sagittal plane, Group 1 (315 +/- 9 N/mm) had a higher stiffness than Group 3 (285 +/- 19 N/mm; p = 0.028). For offset torsional stiffness, Group 1 (256 +/- 23 N/mm) had a higher value than Group 3 (218 +/- 16 N/mm; p = 0.038). Group 1 had equivalent performance to both plating groups in two test modes, and it was superior to Group 3 in two other test modes. Since a retrograde nail (i.e. Group 1) would require less soft-tissue stripping in a clinical context, it may be the optimal choice for tumor-like defects in the distal femur.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».