Characteristics of the Stress-Generated Electrical Potentials in Bone Induced by Mechanical Loading
Notice bibliographique
Résumé
Since the discovery of stress-generated potentials (SGPs) in bone by Fukada and Yasuda in 1957, researchers have tried to understand their origin and function in the maintenance of bone. There have been a variety of methods attempting to quantify these SGPs in both wet and dry bone. In this study, I prepared both dry and wet beams of cortical bovine bone and subjected them to mechanical deformation in cantilever bending. Mechanical testing was performed to explore how the magnitude of the SGPs was affected by hydration levels, strain, and pressure gradients associated with various load magnitudes and deformation rates. Signals that were collected from the dry bone samples were attributed to motion artifact resulting from the movement of the materials testing machine and load cell. The SGPs from wet bone, on the other hand, consistently produced exponentially decaying signals following deformation that were maintained throughout held deformation and produced an SGP of opposite magnitude upon release of deformation. \nThe exponentially decaying SGP signal produced after application of a step load to wet bone samples was determined to fit a two-term exponential equation (V(t) = Aet/τ1 + Cet/τ2). The first term, made up of the A-coefficient and τ1, was found to be dependent on deformation rate whereas the second term, containing the C-coefficient and τ2, was dependent on load magnitude. The sum of the two coefficients determine the maximum voltage the SGP can reach. \nAdditionally, samples were left to air dry for one hour and tested intermittently throughout that time period. SGP signals diminished significantly over the hour, therefore, it has been concluded that the majority of the SGP signal is due to streaming potentials caused by ionic fluid movement within the bone upon deformation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».