Image‐based design and 3D‐metal printing of a rat hip implant for use in a clinically representative model of joint replacement
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to obtain micro-computed tomography derived measurements of the rat proximal femur, to create parameterized rat hip implants that could be surgically installed in a clinically representative small animal model of joint replacement. The proximal femoral anatomy of N = 25 rats (male, Sprague-Dawley, 390-605 g) was quantified. Key measurements were used to parameterize computer-aided design models of monoblock rat femoral implants. Linear regression analysis was used to determine if rat hip dimensions could be predicted from animal weight. A correlation analysis was used to determine how implants could be scaled to create a range of sizes. Additive manufacturing (3D printing) was used to create implants in medical-grade metal alloys. Linear regressions comparing rat weight to femoral head diameter and neck-head axis length revealed a significant nonzero slope (P < .05). Pearson's correlation analysis revealed five significant correlations between key measurements in the rat femur (P < .05). Implants were installed into both cadaveric and live animals; iterative design modifications were made to prototypes based on these surgical findings. Animals were able to tolerate the installation of implants and were observed ambulating on their affected limbs postoperatively. Clinical significance: We have developed a preclinical rat hip hemiarthroplasty model using image-based and iterative design techniques to create 3D-metal printed implants in medical-grade metal alloys. Our findings support further development of this model for use as a low-cost translational test platform for preclinical orthopaedic research into areas such as osseointegration, metal-on-cartilage wear, and periprosthetic joint infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».