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Enregistrement W2943872647 · doi:10.1002/cnm.3214

Finite element analysis of a ball‐and‐socket artificial disc design to suppress excessive loading on facet joints: A comparative study with ProDisc

2019· article· en· W2943872647 sur OpenAlexaff
Jisoo Choi, Dong Ah Shin, Sohee Kim

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation, United Arab EmiratesNational Research Foundation
Mots-clésInterlockingFacet (psychology)BiomechanicsFinite element methodTorsion (gastropod)OrthodonticsMaterials scienceRange of motionLumbarStructural engineeringEngineeringMedicineSurgeryAnatomyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Facet arthrosis at surgical level was identified as major complication after total disc replacement (TDR). One of the reasons for facet arthrosis after TDR has been speculated to be the hypermobility of artificial discs. Accordingly, the artificial disc that can constrain the hypermobility of ball-and-socket type artificial discs and reduce loading on facet joints is demanded. The proposed artificial disc, which is named as NewPro, was constructed based on the FDA-approved ProDisc but contained an interlocking system consisting of additional bars and grooves to control the range of motion (ROM) of lumbar spine in all anatomical planes. The three-dimensional finite element model of L1 to L5 was developed first, and the biomechanical effects were compared between ProDisc and NewPro. The ROM and facet contact force of NewPro were significantly decreased by 42.7% and 14% in bending and by 45.6% and 34.4% in torsion, respectively, compared with the values of ProDisc, thanks to the interlocking system. In addition, the ROM and facet contact force could be selectively constrained by modifying the location of the bars. The proposed artificial disc with the interlocking system was able to constrain the intersegmental rotation effectively and reduce excessive loading on facet joints, although wear and strength tests would be needed prior to clinical applications.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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