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Enregistrement W2216617234 · doi:10.1016/j.medengphy.2015.11.013

Long-term response of femoral density to hip implant and bone fracture plate: Computational study using a mechano-biochemical model

2015· article· en· W2216617234 sur OpenAlexafffund
Pouria Tavakkoli Avval, Saeid Samiezadeh, Habiba Bougherara

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCentennial College
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFemurImplantStress shieldingBone remodelingMaterials scienceMedicineOrthodonticsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although bone fracture plates can provide appropriate stability at the fracture site and lead to early patient mobilization, they significantly change the loading pattern in the bone after union (Stress shielding). This phenomenon results in a bone density decrease, which may cause premature failure of the implant. This paper presents the first study that quantifies the long-term response of femoral density to hip implantation and plating (lateral and anterior plating) using a mechano-biochemical model which considers the coupling effect between mechanical loading and biochemical affinities as stimuli for bone remodeling. The results showed that the regions directly beneath the plate experienced severe bone loss (i.e. up to ∼ -70%). However, some level of bone formation was observed in the vicinity of the most proximal and distal screw holes in both lateral and anterior plated femurs (i.e. up to ∼ +110%). The bone under the plate was divided into six zones. With respect to bone remodeling response, the findings revealed that anterior plating was not superior to lateral plating since the maximum and average bone losses among the zones in the anterior plated femur (i.e. -36% and -24%, respectively) were approximately the same as their corresponding values in the lateral plated femur (i.e. -38% and -24%, respectively).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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