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Enregistrement W2383511485 · doi:10.1016/j.medengphy.2016.03.006

The influence of the modulus–density relationship and the material mapping method on the simulated mechanical response of the proximal femur in side-ways fall loading configuration

2016· article· en· W2383511485 sur OpenAlexafffund
Benedikt Helgason, Samuel E. Gilchrist, O. Ariza, Peter Vogt, William S. Enns-Bray, R. Widmer, Thomas Fitze, Halldór Pálsson, Yves Pauchard, Pierre Guy, Stephen J. Ferguson, Peter A. Cripton

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthSpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésModulusBiomechanicsFinite element methodFemurFracture (geology)Materials scienceFemoral neckStrain (injury)Outcome (game theory)Structural engineeringBiomedical engineeringComputer scienceComposite materialMathematicsOsteoporosisSurgeryMedicineEngineeringPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contributing to slow advance of finite element (FE) simulations for hip fracture risk prediction, into clinical practice, could be a lack of consensus in the biomechanics community on how to map properties to the models. Thus, the aim of the present study was first, to systematically quantify the influence of the modulus-density relationship (E-ρ) and the material mapping method (MMM) on the predicted mechanical response of the proximal femur in a side-ways fall (SWF) loading configuration and second, to perform a model-to-model comparison of the predicted mechanical response within the femoral neck for all the specimens tested in the present study, using three different modelling techniques that have yielded good validation outcome in terms of surface strain prediction and whole bone response according to the literature. We found the outcome to be highly dependent on both the E-ρ relationship and the MMM. In addition, we found that the three modelling techniques that have resulted in good validation outcome in the literature yielded different principal strain prediction both on the surface as well as internally in the femoral neck region of the specimens modelled in the present study. We conclude that there exists a need to carry out a more comprehensive validation study for the SWF loading mode to identify which combination of MMMs and E-ρ relationship leads to the best match for whole bone and local mechanical response. The MMMs tested in the present study have been made publicly available at https://simtk.org/home/mitk-gem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations62
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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