Computational Biomechanics of Human Spine Under Wrapping Compression Loading
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Computational biomechanics of the human spine under a novel compression loading that follows the curvature of the spine is performed by evaluation and comparison of the detailed response of the spine under various types of compression loading at different postures. The nonlinear finite element formulation of wrapping elements sliding without friction over solid body edges is developed and used to study the load-bearing capacity of thoracolumbar (T1-S1) and lumbosacral (L1-S1) spines under one or several wrapping compression forces. Follower load at the L1, axially-fixed compression at the L1, and combined axially-fixed compression plus constrained rotations are also considered for comparison. Moreover, for the detailed lumbosacral model, the effect of changes in the position of wrapping elements and in the lumbar curvature on results are considered. The idealized wrapping loading substantially stiffens the spine allowing it to carry very large compression loads without hypermobility. It diminishes local segmental shear forces and moments as well as tissue stresses. In comparison to fixed axial compression, therefore, the compression loading by wrapping elements that follow the spinal curvatures increases the load-bearing capacity in compression and provides a greater margin of safety against both instability and tissue injury. These findings suggest a plausible mechanism in which postural changes and muscle activation patterns could be exploited to yield a loading configuration similar to that of the wrapping loading. To alleviate hypermobility in compression, the wrapping loading could also allow for the application of meaningful compression loads in experimental as well as model studies of the multi-segmental spinal biomechanics.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».