Investigating the Effects of Demographics on Shoulder Morphology and Density Using Statistical Shape and Density Modeling
Notice bibliographique
Résumé
A better understanding of how the shape and density of the shoulder vary among members of a population can help design more effective population-based orthopedic implants. The main objective of this study was to develop statistical shape models (SSMs) and statistical density models (SDMs) of the shoulder to describe the main modes of variability in the shape and density distributions of shoulder bones within a population in terms of principal components (PCs). These PC scores were analyzed, and significant correlations were observed between the shape and density distributions of the shoulder and demographics of the population, such as sex and age. Our results demonstrated that when the overall body sizes of male and female donors were matched, males still had, on average, larger scapulae and thicker humeral cortical bones. Moreover, we concluded that age has a weak but significant inverse effect on the density within the entire shoulder. Weak and moderate, but significant, correlations were also found between many modes of shape and density variations in the shoulder. Our results suggested that donors with bigger humeri have bigger scapulae and higher bone density of humeri corresponds with higher bone density in the scapulae. Finally, asymmetry, to some extent, was noted in the shape and density distributions of the contralateral bones of the shoulder. These results can be used to help guide the designs of population-based prosthesis components and pre-operative surgical planning.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».