The combined effects of dynamization time and degree on bone healing
Notice bibliographique
Résumé
Dynamization, increasing the interfragmentary movement (IFM) by reducing the fixation stiffness from a rigid to a more flexible condition, is widely used clinically to promote fracture healing. However, it remains unknown how dynamization degree (relative change in fixation stiffness/IFM from a rigid to a flexible fixation) affects bone healing at various stages. To address this issue, we used a fuzzy logic-based mechano-regulated tissue differentiation algorithm on published experimental data from a sheep osteotomy healing model. We applied a varied degree of dynamization, from 0 (fully rigid fixation) to 0.9 (90% reduction in stiffness relative to the rigid fixation) after 1, 2, 3, and 4 weeks of osteotomy (R1wF, R2wF, R3wF, and R4wF) and computationally evaluated bone regeneration and biomechanical integrity over the healing process of 8 weeks. Compared with the constant rigid fixation, early dynamization (R1wF and R2wF) led to delays in bone bridging and biomechanical recovery of the osteotomized bone. However, the effect of early dynamization on healing was dependent of the degree of dynamization. Specifically, a higher dynamization degree (e.g., 0.9 for R1wF) led to a prolonged delay in bone bridging and largely unrecovered bending stiffness (48% relative to the intact bone), whereas a moderate degree of dynamization (e.g., 0.5 or 0.7) significantly enhanced bone formation and biomechanical properties of the osteotomized bone. These results suggest that dynamization degree and timing interactively affect the healing process. A combination of early dynamization with a moderate degree could enhance the ultimate biomechanical recovery of the fractured bone.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».