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Enregistrement W2965413615 · doi:10.1002/rcs.2028

Analysis of the process parameters affecting the bone burring process: An in‐vitro porcine study

2019· article· en· W2965413615 sur OpenAlexaff
Jonathan Kusins, O. Remus Tutunea‐Fatan, George S. Athwal, Louis M. Ferreira

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésVibrationMaterials scienceProcess (computing)Biomedical engineeringMedicineAcousticsComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A stable bone burring process, which avoids thermal osteonecrosis and minimizes harmful vibrations, is important for certain orthopedic surgical procedures, and especially relevant to robot-operated bone burring systems. METHODS: An experimental characterization of the effects of several bone burring process parameters was performed. Burring parameters were evaluated by resultant bone temperature, tool vibration, and burring force. RESULTS: An optimal combination of bone burring parameters produced minimums in both bone temperature (<40°C) and tool vibration (<4 g-rms). A cylindrical burr, oriented normal to the specimen, resulted in significantly higher temperatures (50.8 ± 6.8°C) compared with a spherical burr (33.5 ± 4.3°C) (P = .008). Regardless of the parameters tested, burring forces were less than 10 N. CONCLUSIONS: The recommended configuration, which minimized both bone temperature and vibrations experimentally, was a 6-mm spherical burr at 15 000 rpm with a 2 mm/s feed rate.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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