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Enregistrement W2964668158 · doi:10.1115/1.4044388

A Robotic Glenohumeral Simulator for Investigating Prosthetic Implant Subluxation

2019· article· en· W2964668158 sur OpenAlexaff
Matteo Mancuso, Arash Arami, Fabio Becce, Alain Farron, Alexandre Terrier, Kamiar Aminian

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomechanical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésImplantSubluxationSimulationArthroplastyContact forceOrthodonticsComputer scienceBiomedical engineeringMaterials scienceMedicineSurgeryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Total shoulder arthroplasty (TSA) is an effective treatment for glenohumeral (GH) osteoarthritis. However, it still suffers from a substantial rate of mechanical failure, which may be related to cyclic off-center loading of the humeral head on the glenoid. In this work, we present the design and evaluation of a GH joint robotic simulator developed to study GH translations. This five-degree-of-freedom robot was designed to replicate the rotations (±40 deg, accuracy 0.5 deg) and three-dimensional (3D) forces (up to 2 kN, with a 1% error settling time of 0.6 s) that the humeral implant exerts on the glenoid implant. We tested the performances of the simulator using force patterns measured in real patients. Moreover, we evaluated the effect of different orientations of the glenoid implant on joint stability. When simulating realistic dynamic forces and implant orientations, the simulator was able to reproduce stable behavior by measuring the translations of the humeral head of less than 24 mm with respect to the glenoid implant. Simulation with quasi-static forces showed dislocation in extreme ranges of implant orientation. The robotic GH simulator presented here was able to reproduce physiological GH forces and may therefore be used to further evaluate the effects of glenoid implant design and orientation on joint stability.

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 enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,345

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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