MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3111247421 · doi:10.1016/j.medengphy.2020.12.003

Development of customized finite element models of medial column fixation using an intramedullary beam: A computational sensitivity analysis

2020· article· en· W3111247421 sur OpenAlexaff
Melissa M. Simonik, James M. Pitarresi, Ryan Willing

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntramedullary rodCadaveric spasmMaterials scienceCancellous boneBiomechanicsStiffnessBiomedical engineeringBending stiffnessCompression (physics)CartilageCortical boneFixation (population genetics)Finite element methodShell (structure)Elastic modulusSpinal columnStructural engineeringAnatomyComposite materialSurgeryMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intramedullary beaming is commonly used for medial column arthrodesis to prevent or correct rocker-bottom deformities; however, the biomechanics of these reconstructions have not been rigorously studied. Customized FE models of intramedullary beaming of the medial column were developed and compared to a previous cadaveric study, which resulted in a strong correlation in medial column stiffness (ρ = 0.83, p = .079) and implant failure locations. A design of experiments was performed to quantify the models' sensitivities to varying cortical shell and cartilage thicknesses, cancellous bone and cartilage elastic moduli, and surgical medial column compression distance. Cartilage thickness and cartilage elastic modulus had the largest impact on medial column stiffness and compression distance had the greatest effect on cartilage contact area. Cortical shell thickness and cancellous bone properties did not have a significant effect on the measured parameters for the values tested. Overall, the FE models exhibited behavior that is consistent with known mechanical principles related to bending and composite structures as well as the experimental results. This study elucidates the effects of varying commonly assumed model parameters that can aid future studies aimed at screening implant designs.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Engineering & PhysicsMême sujetTotal Knee Arthroplasty OutcomesTravaux en français237 207