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Enregistrement W2996739269 · doi:10.1097/scs.0000000000006091

Bite Force Simulator: A Novel Technique to Simulate Craniofacial Strain In Vitro

2019· article· en· W2996739269 sur OpenAlexaff
Kenneth K.C. Ip, Peng You, Corey C. Moore, Louis M. Ferreira

Notice bibliographique

RevueJournal of Craniofacial Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Trauma and Fracture Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadaveric spasmStrain gaugePiston (optics)CraniofacialBiomechanicsBiomedical engineeringReplicateDeformation (meteorology)Masticatory forceMyotoxinMuscles of masticationSimulationMedicineComputer scienceOrthodonticsAnatomyStructural engineeringMaterials scienceEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing in vitro simulators rely on external manipulation of the skull to replicate masticatory forces; however, external manipulations do not accurately represent internal loads as in physiological muscle forces.The purpose of the project is to develop an in vitro simulator that internally replicates the forces of mastication. The simulator has 3-dimensional-printed piston mounts that are reverse-engineered using a computed tomography scan of the specimen. The mounts are attached to the skull at muscle attachment sites using adhesive. The pneumatic pistons are sutured to muscle tendons; when the pistons are activated, they pull on the tendons which proportionally replicate muscle loads. The force output of the pistons can be individually modified by a custom software. Strain gauges are attached to craniofacial bones to measure deformation under replicated muscle loads. A 6 degrees-of freedom force sensor is placed intraorally to measure the generated bite force.The methodology was validated on 6 fresh-frozen cadaveric heads. Change in strain measurements was observed with change in simulated muscle loads. The simulator can validate computer simulation models and provide an experimental platform for craniofacial and dental implants. It sets the framework for a new, more physiologically consistent way of studying craniofacial stresses.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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