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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle