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Enregistrement W2171071031 · doi:10.1177/1754337112436629

Analysis of the influence of independent variables used for reconstruction of a traumatic brain injury incident

2012· article· en· W2171071031 sur OpenAlexaff
Andrew Post, T. Blaine Hoshizaki, Michael D. Gilchrist, Susan Brien

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part P Journal of Sports Engineering and Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensImpactOntario Neurotrauma FoundationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryAccelerationMetric (unit)Deformation (meteorology)Brain traumaStrain (injury)Variance (accounting)MathematicsVariablesStatisticsMechanicsPhysical medicine and rehabilitationMedicineMaterials sciencePhysicsEngineeringInternal medicineComposite materialClassical mechanicsOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traumatic brain injuries contribute to a high degree of morbidity and mortality in society. To study traumatic brain injuries researchers reconstruct the event using both physical and FE models. The purpose of these reconstructions is to correlate the brain deformation metric to the type of injury as a measure for prediction. These reconstructions are guided by a series of independent variables which all have influence upon the outcome variables. This research uses a combination of physical and FE modelling to quantify how independent variables such as velocity and impact vector (angle) contribute to the resulting variance in brain deformation metrics. The results indicated that using a Hybrid III neck controls the rotational acceleration response from an impact. Also, it was found that strain rate and product of strain and strain rate were more sensitive to changes in impact angle. Linear acceleration decreased with increasing impact angle, while brain deformations did not follow this trend, which suggests that peak linear acceleration may not be the only factor in the production of larger brain deformations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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