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Enregistrement W4281710530 · doi:10.24297/ijct.v22i.9229

Patient-appropriate and patient-specific quantification: Application of biomedical sciences and engineering principles for the amelioration of outcomes following reconstruction of osteochondrotomy of the sternum to access the mediastinum

2022· article· en· W4281710530 sur OpenAlexaff
Harjeet Singh Gandhi

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS & TECHNOLOGY · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSternumMediastinumFinite element methodSoft tissueComputer scienceSurgical planningMedicineBiomedical engineeringMedical physicsRadiologySurgeryEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is a fact that the morphology, physiology, and load-bearing activities of two patients are never identical. The normal allometric variations in regional anatomy, primary disease processes, and co-morbid pathologies demand individual treatment planning and selection of implants for surgical repair, reconstruction, and replacement leading to patient-specific and patient-appropriate interventions. It requires quantification of hard and soft tissues of human anatomy directly or indirectly from image data and other evaluation techniques, which can be combined with reconstruction implant to form a composite structure for pre-operative evaluation. Finite element modeling and analysis are routine engineering methods to assess the safety and endurance of the physical structures, which can also be applied for the numerical evaluation of fracture reconstruction. The present study delves into the fundamentals of various imaging techniques and techniques for the acquisition of hard and soft tissue densities to extract material properties and introduces the practice of finite element methods for higher analysis and their intended surgical application.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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