Enhancing the Biofidelity of an Upper Cervical Spine Finite Element Model Within the Physiologic Range of Motion and Its Effect on the Full Ligamentous Neck Model Response
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary finite element (FE) neck models are developed in a neutral posture; however, evaluation of injury risk for out-of-position impacts requires neck model repositioning to non-neutral postures, with much of the motion occurring in the upper cervical spine (UCS). Current neck models demonstrate a limitation in predicting the intervertebral motions within the UCS within the range of motion, while recent studies have highlighted the importance of including the tissue strains resulting from repositioning FE neck models to predict injury risk. In the current study, the ligamentous cervical spine from a contemporary neck model (GHBMC M50 v4.5) was evaluated in flexion, extension, and axial rotation by applying moments from 0 to 1.5 N·m in 0.5 N·m increments, as reported in experimental studies and corresponding to the physiologic loading of the UCS. Enhancements to the UCS model were identified, including the C0-C1 joint-space and alar ligament orientation. Following geometric enhancements, an analysis was undertaken to determine the UCS ligament laxities, using a sensitivity study followed by an optimization study. The ligament laxities were optimized to UCS-level experimental data from the literature. The mean percent difference between UCS model response and experimental data improved from 55% to 23% with enhancements. The enhanced UCS model was integrated with a ligamentous cervical spine (LS) model and assessed with independent experimental data. The mean percent difference between the LS model and the experimental data improved from 46% to 35% with the integration of the enhanced UCS model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».