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Enregistrement W2775585232 · doi:10.1016/j.medengphy.2017.11.002

Validation of an alignment method using motion tracking system for <i>in-vitro</i> orientation of cadaveric hip joints with reduced set of anatomical landmarks

2017· article· en· W2775585232 sur OpenAlexaff
Suzan Bsat, Ifaz T. Haider, Andrew Speirs, Paul E. Beaulé, Hanspeter Frei

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadaveric spasmOrientation (vector space)PelvisFemurCadaverBiomedical engineeringComputer visionArtificial intelligenceComputer scienceOrthodonticsGeometryAnatomyMathematicsMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate in-vitro orientation of cadaveric hip joints is challenging due to limited available anatomical landmarks. Published hip joint in-vitro investigations commonly lack details on methods used to achieve reported orientations and the accuracy with which the desired orientation has been achieved. The aim of this study was to develop an accurate method for orienting hip joints with limited anatomical landmarks for in-vitro investigations, and to compare this method against orientation using guiding axes and by visual approximation. The proposed orientation method resulted in orientation angles achieved to within one degree (SD ± 0.58°). For most specimens, orientation using physical tools resulted in errors of ±8° and ±12° in at least one of three orientation angles used to place the femur and pelvis in neutral orientation, respectively. Precision was also worse, with SDs ranging from ±1° to ±5° for orientation angles of femoral specimens and SDs ranging from ±1° to ±8° for pelvic specimens. The error in the orientation angles was worse for orientation by visual approximation and the range of SDs were greater for both the femur and pelvis. Finite element modeling was used to assess the effects of observed orientation errors, on prediction of fracture load. In most cases, the largest error in fracture load among all trials exceeded 30%, relative to a femur oriented without any error in the orientation angles.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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