Bone remodeling in the resurfaced femoral head: Effect of cement mantle thickness and interface characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Metal-on-metal hip resurfacing prostheses were re-introduced during the last 10-15 years. These prostheses have the potential to better restore normal function with limited activity restriction, being an option for younger and more active patients. Resurfacing procedures have demonstrated high failure rates in national registers [1,2]. Multiple factors may affect early and long-term HR performance. The influence of femoral cement mantle thickness and different interface characteristics between the prosthesis components on the long-term performance of resurfacing prostheses is still unknown. In the present work, a model was used to predict bone remodeling with different mantle thicknesses and interface characteristics. A very thin cement mantle (0.25mm) increased bone resorption at the superior femoral head, while greater thickness (1 or 3mm) had a lesser effect. In all cases, bone apposition was predicted around the stem and at the stem tip. Bone formation and resorption were observed clinically in good agreement with the predictions calculated in simulations. Computed results showed that 1-mm cement mantle thickness combined with a bonded bone-cement interface and a debonded implant-cement interface was an appropriate configuration. Bone remodeling results and computed equivalent strains were correlated. In conclusion, we have been able to demonstrate the importance of choosing an adequate cement mantle thickness. Additionally, computational studies should consider realistic interface characteristics between the components in order to perform simulations closer to reality.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».