The biomechanical effect of changes in cancellous bone density on synthetic femur behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Biomechanical researchers increasingly use commercially available and experimentally validated synthetic femurs to mimic human femurs. However, the choice of cancellous bone density for these artificial femurs appears to be done arbitrarily. The aim of the work reported in this paper was to examine the effect of synthetic cancellous bone density on the mechanical behaviour of synthetic femurs. Thirty left, large, fourth-generation composite femurs were mounted onto an Instron material testing system. The femurs were divided evenly into five groups each containing six femurs, each group representing a different synthetic cancellous bone density: 0.08, 0.16, 0.24, 0.32, and 0.48 g/cm3. Femurs were tested non-destructively to obtain axial, lateral, and torsional stiffness, followed by destructive tests to measure axial failure load, displacement, and energy. Experimental results yielded the following ranges and the coefficient of determination for a linear regression (R2) with cancellous bone density: axial stiffness (range 2116.5-2530.6N/mm; R2 = 0.94), lateral stiffness (range 204.3-227.8N/mm; R2 = 0.08), torsional stiffness (range 259.9-281.5N/mm; R2 = 0.91), failure load (range 5527.6-11 109.3 N; R2 = 0.92), failure displacement (range 2.97-6.49 mm; R2 = 0.85), and failure energy (range 8.79-42.81 J; R2 = 0.91). These synthetic femurs showed no density effect on lateral stiffness and only a moderate influence on axial and torsional stiffness; however, there was a strong density effect on axial failure load, displacement, and energy. Because these synthetic femurs have previously been experimentally validated against human femurs, these trends may be generalized to the clinical situation. This is the first study in the literature to perform such an assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».