Prediction of backside micromotion in total knee replacements by finite element simulation
Notice bibliographique
Résumé
The micromotion at the interface between the polyethylene tibial insert and metal tibial tray [corrected] in modular total knee replacements [corrected] has been shown to contribute to wear particle-induced osteolysis and may [corrected] cause implant failure. Therefore, studying the design parameters that are involved in the backside wear process is an important task that may lead to improvement in new total knee replacements. In the present study, a finite element model was developed to predict the backside micromotion along the entire modular interface. Both the linear elastic constitutive model and non-linear J2-plasticity constitutive model were considered in the finite element model for polyethylene and were corroborated against published results obtained from displacement controlled knee simulator wear tests. The finite element simulation with the non-linear J2-plasticity constitutive model was able to predict backside micromotion [corrected] more accurately than the simulation with the linear elastic constitutive model. [corrected] The developed finite element model (including the non-linear J2-plasticity constitutive model) was then applied to assess the effects of the tibial tray locking mechanism design (dovetails versus fullperipheral [corrected] design) and different levels of interference fit on insert micromotion. The developed finite element model, implementing the non-linear J2-plasticity constitutive model, was shown to successfully predict clinical amounts of backside micromotion and could be used for the design and development of total knee replacements for the reduction of backside micromotion and polyethylene [corrected] wear.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».