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Enregistrement W2897646574 · doi:10.1115/1.4041702

Plastic Energy Dissipation in Lumbar Spine Implants: A Contact Mechanics Point of View

2018· article· en· W2897646574 sur OpenAlexaff
Mohammad Hodaei, Ali Bahari, Pooneh Maghoul, V. Rabbani

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering and Science in Medical Diagnostics and Therapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissipationMaterials scienceMechanicsPlasticityAsperity (geotechnical engineering)ImplantGaussianLumbarLumbar spineSurface roughnessContact areaComposite materialPhysicsAnatomySurgeryMedicineThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, an elastoplastic contact model is developed for L1–L5 lumbar spine implants. Roughness effect is included to estimate energy loss which is an indication of wear and subsequently the issue of metal debris in body. A Gaussian function is assumed for the distribution of asperities. The contact surfaces of the implants are assumed to be spherical caps. Subsequently, a least-square approach is applied to obtain an approximate expression for the contact force using the data from integration over contact zone. The energy loss is calculated, next, which is due to plastic deformations of asperities. The numerical results indicate that for a given loading–unloading condition, the amount of energy dissipation increases in L1–L4 lumbar spine implants, while it decreases from L4 to L5 implants. The implants geometrical specifications are chosen to cover a wide range of patients' age. Finally, a closed-form expression is obtained for the plastic energy dissipation per cycle in terms of plasticity index for the lumbar spine L4, as the worst-case scenario. Such a function can serve as a very useful tool for implant designers and manufacturers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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