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Enregistrement W2592342455

A NOVEL METHOD FOR MEASURING CIRCUMFERENTIAL 3D MOTION OF CEMENTLESS TIBIAL TRAYS DURING SIMULATION OF FUNCTIONAL LOADING

2018· article· en· W2592342455 sur OpenAlexaboutno aff
Rikin Patel, Hugh L. Jones

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadaveric spasmTibiaStair climbingDisplacement (psychology)Fixation (population genetics)ProsthesisBiomedical engineeringOrthodonticsComputer scienceArtificial intelligenceMedicineSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Stable fixation of cementless tibial trays remains a challenge due bone density variability within the proximal tibia and the spectrum of loads imposed by different activities. This study presents a novel approach to measuring the interface motion of cementless tibial components during functional loading and tests whether interface motion of cementless tibial trays varies around the implant periphery. METHODS We developed a method to measure relative displacement of a tibial tray relative to the underlying bone using 3D digital image correlation (DIC) and multi-camera stereo photogrammetry. A clinically successful design of cementless total knee prosthesis (Zimmer Inc, Warsaw, IN) was implanted in 6 fresh cadaveric knees. A black-on-white stochastic pattern was applied to the outer surface of the tibia and the cementless prosthesis. High resolution digital images were prepared of the interface region and divided into 25 × 25 pixel regions of interest (ROI). Stereo images of the same ROI were generated using two cameras angled at 60 degrees using image correlation techniques. All specimens were mounted in a custom-built functional activity simulator and loaded with the forces and moments recorded during three common functional activities (standing from a seated position, walking, and stair descent), as reported in the Orthoload database, scaled by 50% for application to cadaveric bone. Prior to functional testing, each implant-tibia construct was preconditioned with 500 cycles of flexion from 5–100 degrees under a vertical tibial load of 1050 N at a frequency of 0.2 Hz. During loading, image data was acquired simultaneously (±20 μs) from the entire circumference of the tibial interface forming 4 stereo images using 8 cameras spaced at 90 degree intervals (Allied Vision Technologies, Exton, PA) using custom image acquisition software (Mathworks, Natick, MA) (Figure 1). The multiple stereo images were registered using the surface topography of each specimen as measured by laser scanning (FARO Inc., Montreal) (Figure 2). During post-processing, the circumferential tray/tibia interface was divided into 10 zones for subsequent analysis (Figure 3). Interface displacements were measured on a point-to-point basis at approximately 700 sites on each specimen using commercial DIC software (Dantec Dynamics, Skovlunde, Denmark) (Figure 4). RESULTS The average 3D displacement over 10 circumferential zones of the tray was 83.6±41.5 μm (range: 30.8 to 214.9 μm). The anatomic components of tray migration were 0.4±40.8 μm medially (range: 172 μm lateral to 112 μm medial) and 3.1± 40.6 μm posteriorly (range: 86 μm posteriorly to 61 μm anteriorly). The largest tray displacement was observed in the inferior direction with an average inferior displacement of 37.6±63.8 μm (range: 206 μm inferiorly to 81μm superiorly). The largest displacements were observed posteriorly, with the posteromedial aspect subsiding more the posterolateral aspect. DISCUSSION The stability of tibial trays cannot be accurately assessed by measuring interface motion at a few fixed peripheral sites. If discrete displacement transducers are used for pre-clinical testing, a set of 4–6 transducers should be placed at sites that vary with the pattern of interface motion of each design and the combination of loads and moments applied during testing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations0
Publié2018
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