In-silico patient-specific and patient-appropriate engineering method to judiciously select an ameliorative implant design in a single-patient using finite element-n-of-1 (fe-n-of-1) empirical test analysis to reconstruct mid-sagittal osteochondrotomy of the sternum following cardiac surgery
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: No two patients have similar normal anatomy and physiology because of genetics, physical development, and age that the same type of surgery and reconstruction implant will perform equally well. Such a notion demands the need for individualization of treatment and a method to select an ameliorative implant prospectively. One such empirically testing method is the finite element-n-of-1 (fe-n-of-1), where a treatment plan is executed specifically and systematically for a single patient as part of pre-operative planning. Objective: It is to evaluate and discuss the method of finite element analysis to carry out the fe-n-of-1 empirical test in a fact-driven manner connecting various scientific domains. It presents a preliminary protocol how to select an ameliorative implant to mitigate sternal instability due to suboptimal standard stainless-steel cerclage wiring to reconstruct the sternum following open-heart surgery. Methodology: The instability following the reconstruction of the sternum is a mechanical problem therefore it is appropriate to apply harmless structural engineering methods to choose a suitable implant design to fix it. This exploratory descriptive research describes finite element n-of-1 empirical testing using in-silico engineering principles applied to patient-specific and patient-appropriate mechanical loading conditions. Conclusion: Single-patient fe-n-of-1 empirical testing is a benign engineering method based on finite element modeling and finite element analysis. It is a safe mathematical evaluation free from subjective bias to select in advance the most ameliorative implant design to opt out of the suboptimal stainless steel cerclage wire as ‘standard of care’ and improve patient-based outcome and surgeon satisfaction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».