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Enregistrement W4382181861 · doi:10.1177/09544119231181487

Biomechanical design optimization of distal femur locked plates: A review

2023· review· en· W4382181861 sur OpenAlexaff
Radovan Zdero, Kunal Manoj Gide, Pawel Brzozowski, Emil H. Schemitsch, Z. Shaghayegh Bagheri

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteWestern UniversityUniversity Health NetworkVictoria Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStress shieldingBiomechanicsStiffnessFemurOrthodonticsImplantMaterials scienceFracture (geology)Stress (linguistics)MedicineSurgeryComposite materialAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical findings, manufacturer instructions, and surgeon's preferences often dictate the implantation of distal femur locked plates (DFLPs), but healing problems and implant failures still persist. Also, most biomechanical researchers compare a particular DFLP configuration to implants like plates and nails. However, this begs the question: Is this specific DFLP configuration biomechanically optimal to encourage early callus formation, reduce bone and implant failure, and minimize bone "stress shielding"? Consequently, it is crucial to optimize, or characterize, the biomechanical performance (stiffness, strength, fracture micro-motion, bone stress, plate stress) of DFLPs influenced by plate variables (geometry, position, material) and screw variables (distribution, size, number, angle, material). Thus, this article reviews 20 years of biomechanical design optimization studies on DFLPs. As such, Google Scholar and PubMed websites were searched for articles in English published since 2000 using the terms "distal femur plates" or "supracondylar femur plates" plus "biomechanics/biomechanical" and "locked/locking," followed by searching article reference lists. Key numerical outcomes and common trends were identified, such as: (a) plate cross-sectional area moment of inertia can be enlarged to lower plate stress at the fracture; (b) plate material has a larger influence on plate stress than plate thickness, buttress screws, and inserts for empty plate holes; (c) screw distribution has a major influence on fracture micro-motion, etc. Recommendations for future work and clinical implications are then provided, such as: (a) simultaneously optimizing fracture micro-motion for early healing, reducing bone and implant stresses to prevent re-injury, lowering "stress shielding" to avoid bone resorption, and ensuring adequate fatigue life; (b) examining alternate non-metallic materials for plates and screws; (c) assessing the influence of condylar screw number, distribution, and angulation, etc. This information can benefit biomedical engineers in designing or evaluating DFLPs, as well as orthopedic surgeons in choosing the best DFLPs for their patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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