Review of Biomechanical Studies and Finite Element Modeling of Sternal Closure Using Bio-Active Adhesives
Notice bibliographique
Résumé
The most common complication of median sternotomy surgery is sternum re-separation after sternal fixation, which leads to high rates of morbidity and mortality. The adhered sternal fixation technique comprises the wiring fixation technique and the use of bio-adhesives. Adhered sternal fixation techniques have not been extensively studied using finite element analysis, so mechanical testing studies and finite element analysis of sternal fixation will be presented in this review to find the optimum techniques for simulating sternal fixation with adhesives. The optimal wiring technique should enhance bone stability and limit sternal displacement. Bio-adhesives have been proposed to support sternal fixation, as wiring is prone to failure in cases of post-operative problems. The aim of this paper is to review and present the existing numerical and biomechanical sternal fixation studies by reviewing common sternal closure techniques, adhesives for sternal closure, biomechanical modeling of sternal fixation, and finite element modeling of sternal fixation systems. Investigating the physical behavior of 3D sternal fixation models by finite element analysis (FEA) will lower the expense of conducting clinical trials. This indicates that FEA studies of sternal fixation with adhesives are needed to analyze the efficiency of this sternal closure technique virtually.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».