The Comparison of Density-Elastic Modulus Equations for the Distal Ulna at Multiple Forearm Positions: A Finite Element Study
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy of an empirically derived density-modulus equation for bone depends upon the loading conditions and anatomic site of bone specimens used for experimentation. A recent study used FE modeling to compare the ability of three density-modulus relationships to predict strain during bending in neutral forearm rotation in the distal ulna; however, due to the inhomogeneous nature of these FE models, the performance of each equation is not necessarily consistent throughout forearm rotation. This issue is addressed in the present study, which compares the performance of these equations in pronation and supination. Strain gauge data were collected at six discreet locations of six ulna specimens loaded in bending at 40° of pronation and supination. Three FE models of each specimen were made, one for each density-modulus relation, and the strain output compared to the experimental data. The equation previously shown to be most accurate in predicting ulnar strain in neutral forearm rotation was also most accurate in pronation and supination. These results identify this one equation as the most appropriate for future FE analysis of the ulna (including adaptive remodeling, and further show that isotropic and inhomogeneous FE bone models may provide consistent results in different planes of bending.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».