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Enregistrement W4386189895 · doi:10.1016/j.medengphy.2023.104042

Comparison of wear on articular cartilage by titanium alloy, ultra-high-molecular-weight polyethylene, and carbon fibre reinforced polyether-ether-ketone: A pilot study

2023· article· en· W4386189895 sur OpenAlexaff
Karan Vats, Jonelle Jn Baptiste, Samer Adeeb, Nadr M. Jomha, Lindsey Westover

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDivision of Orthopaedic Surgery, University of Alberta
Mots-clésUltra-high-molecular-weight polyethyleneMaterials sciencePeekCartilagePolyether ether ketoneTitaniumPolyethyleneBiomedical engineeringTitanium alloyImplantAlloyComposite materialPolymerSurgeryAnatomyMedicineMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artificial implant materials may articulate against native articular cartilage in certain clinical scenarios and the selection of an implant material that results in the least wear on articular cartilage is preferred to maintain normal joint architecture and function. This project compared the wear on porcine femoral condyles induced by articulation against porcine patellae, titanium alloy (Ti6Al4V), ultra high molecular weight polyethylene (UHMWPE), and carbon fibre reinforced polyether-ether-ketone (CFR-PEEK) through an ex vivo experimental setup. A sinusoidal compressive load of 30-160 N, representing an approximate joint pressure of 0.19-1 MPa at a frequency of 3 Hz coupled with a rotational displacement of +/- 10⁰ at 3 Hz was used to simulate physiological joint motion. Wear was characterized via gross examination and histologically using the OARSI scoring system after 43,200 cycles. CFR-PEEK resulted in the most significant wear on articular cartilage compared to titanium alloy and UHMWPE whereas titanium alloy and UHMWPE resulted in similar levels of wear. All materials caused more wear compared to cartilage-on-cartilage testing. The wear mechanism was characterized by progressive loss of proteoglycan content in cartilage in histology samples.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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