Prediction of damage formation in hip arthroplasties by finite element analysis using computed tomography images
Notice bibliographique
Résumé
Femoral bone fracture is one of the main causes for the failure of hip arthroplasties (HA). Being subjected to abrupt and high impact forces in daily activities may lead to complex loading configuration such as bending and sideway falls. The objective of this study is to predict the risk of femoral bone fractures in total hip arthroplasty (THA) and resurfacing hip arthroplasty (RHA). A computed tomography (CT) based on finite element analysis was conducted to demonstrate damage formation in a three dimensional model of HAs. The inhomogeneous model of femoral bone was constructed from a 79 year old female patient with hip osteoarthritis complication. Two different femoral components were modeled with titanium alloy and cobalt chromium and inserted into the femoral bones to present THA and RHA models respectively. The analysis included six configurations, which exhibited various loading and boundary conditions, including axial compression, torsion, lateral bending, stance and two types of falling configurations. The applied hip loadings were normalized to body weight (BW) and accumulated from 1 BW to 3 BW. Predictions of damage formation in the femoral models were discussed as the resulting tensile failure as well as the compressive yielding and failure elements. The results indicate that loading directions can forecast the pattern and location of fractures at varying magnitudes of loading. Lateral bending configuration experienced the highest damage formation in both THA and RHA models. Femoral neck and trochanteric regions were in a common location in the RHA model in most configurations, while the predicted fracture locations in THA differed as per the Vancouver classification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».