Effect of Impact Parameters on a Unilateral Contusion Model of Spinal Cord Injury in a Virtual Population of Non-Human Primates
Notice bibliographique
Résumé
Non-human primate (NHP) spinal cord injury experiments exhibit high intersubject variability in biomechanical parameters even when a consistent impact protocol is applied to each subject. Optimizing impact parameters to reduce this variability through experiments is logistically challenging in NHP studies. Finite element models provide a complimentary tool to inform experimental design without the cost and complexity of live animal studies. A morphologically variable virtual population ( N = 10) of NHPs quantified the interaction of morphological variability and different impact conditions in a unilateral cervical contusion, including impactor size (4 and 5 mm) and mediolateral alignment over the cord midline (0.5 and 1 mm). We explored the effect of these conditions on the magnitude and intersubject variability of impact force and cord lateral slippage. The study demonstrated that a 1-mm mediolateral alignment maximized peak forces and minimized lateral slippage. A 5-mm impactor was beneficial in increasing peak forces, whereas a 4-mm impactor reduced lateral slippage. Comparatively, intersubject variability in peak forces and lateral slippage were minimized with a 0.5-mm mediolateral alignment. The study highlights that impact parameters selected based on peak forces may not be beneficial in reducing variability. The study also showed that morphology was an important contributor to variability. Integrating morphology variability through a virtual population in an injury simulation to investigate mechanistic research questions will more effectively capture the heterogeneity of experiments and provide better insights for effective experimental design.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».