Personalized Biomechanical Modeling of Boston Brace Treatment in Idiopathic Scoliosis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to describe how the Boston brace modify the scoliotic curvatures using a finite element (FE) model and experimental measurements. The experimental protocol, applied on 12 scoliotic girls, was composed of the pressure measurement at the brace-torso interface followed by two radiographic acquisitions of the patient's torso with and without brace. A 3D FE model of the trunk was built for each unbraced patient. The brace treatment was represented by two different modeling approaches: 1) using equivalent forces calculated from the measured pressures; 2) by an explicit personalized FE model of the brace (hexahedral elements) and its interface with the torso (contact elements). In the first model, measured brace forces less than 40N and up to 113N induced respectively less than 21% and up to 87% of real correction. Thoracic forces induced the main correction, affecting partially both lumbar and thoracic curves, in agreement with the literature. In the second model, the brace closing reduced the curves up to 35% of real correction. Contact reaction forces (16-79N) were similar to real brace forces (11-72N). The results suggested that other mechanisms than brace pads contribute to the equilibrium of the patients. Postural control by the muscular system remains a problem to address in a future study. The second model represented more realistically the load transfer from the brace to the spine than external forces application. With such model, it is expected to predict the effect of a brace before its design and manufacturing, and also to improve its design.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».