Evaluation of the contact surface between vertebral endplate and 3D printed patient-specific cage vs commercial cage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biomechanical study. To evaluate the performance of the contact surface for 3D printed patient-specific cages using CT-scan 3D endplate reconstructions in comparison to the contact surface of commercial cages. Previous strategies to improve the surface of contact between the device and the endplate have been employed to attenuate the risk of cage subsidence. Patient-specific cages have been used to help, but only finite-element studies have evaluated the effectiveness of this approach. There is a possible mismatch between the CT-scan endplate image used to generate the cage and the real bony endplate anatomy that could limit the performance of the cages. A cadaveric model is used to investigate the possible mismatch between 3D printed patient-specific cages and the endplate and compare them to commercially available cages (Medtronic Fuse and Capstone). Contact area and contact stress were used as outcomes. When PS cage was compared to the Capstone cage, the mean contact area obtained was 100 ± 23.6 mm2 and 57.5 ± 13.7 mm2, respectively (p < 0.001). When compared to the Fuse cage, the mean contact area was 104.8 ± 39.6 mm2 and 55.2 ± 35.1 mm2, respectively(p < 0.001). Patient-specific cages improve the contact area between the implant and the endplate surface, reducing the contact stress and the risk of implant subsidence during LIF surgeries.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».