Optimized Use of Multi-Functional Positioning Frame Features for Scoliosis Surgeries
Notice bibliographique
Résumé
A multi-functional positioning frame (MFPF) has been developed which includes a number of positioning features allowing for hip flexion and extension, thorax vertical displacement, lateral leg displacement, pelvic torsion and thorax lateral displacement. The objective of this study was to develop a method allowing for optimized combined use of the MFPF features. Finite element models (FEMs) representing the osseo-ligamentous structures of the spine, ribcage, pelvis and lower limbs, including muscles, were created for three different curve types (main thoracic, double major, and triple major) using a radiographic bi-planar reconstruction technique. Each FEM was subjected to an experimental design in which MFPF features were independently and simultaneously varied between extreme positions and the resultant changes in spinal geometry measured. Optimization of individual spinal geometrical parameters showed variability between curve types and some patterns such as minimum Cobb with lower limbs displaced laterally towards the convexity, pelvis raised on the side of concavity, and thorax laterally displaced towards the thoracic concavity. A weighted and normalized global optimization equation was developed which accounts for the relative importance and desired values of each geometrical parameter. Combined use of MFPF features and adjustments offers a wider range of possible intra-operative spinal geometries than their individual use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».