Effect of Torso Boundary Conditions on Spine Kinematic and Injury Responses in Head-First Impact Assessed with a 50th Percentile Male Human Body Model
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Notice bibliographique
Résumé
<div>Computational and experimental studies have been undertaken to investigate injurious head-first impacts (HFI), which can occur during automotive rollovers. Recent studies assume a torso surrogate mass (TSM) boundary condition, wherein the first or first two thoracic vertebrae are potted and constrained to only move in the vertical loading direction. The TSM boundary condition has not been compared with a full body (FB) model computationally or experimentally for HFI. In this study, the Global Human Body Models Consortium 50th percentile male detailed human body model (M50-O, Version 6.0) was applied to compare the kinematic, kinetic, and injury response of an HFI with a TSM boundary condition (M50-TSM), and a full body boundary condition (M50-FB). Impacts (to M50-TSM and M50-FB) were simulated between the head and a rigid plate using a commercial FE code (LS-DYNA). The impact velocity of 3.1 m/s corresponded to the onset of spinal injury in diving reconstructions, and the impact velocity reported in experiments. The TSM boundary condition was simulated by applying a mass of 16 kg to the first thoracic vertebra (T1), and constraining motion to only the vertical direction. A quantitative comparison of the head and spine impact forces, spine kinematics, and prediction of hard tissue fracture was reported. The M50-TSM model demonstrated a 53.4% lower (straighter) spinal curvature 10 ms after impact, compared to the M50-FB. The lower curvature of the M50-TSM resulted in higher neck loads during that timeframe (2.26 kN M50-TSM, 1.44 kN M50-FB). The resulting hard tissue fracture in M50-TSM was attributed to direct compression at an early time (&lt;5 ms) in the impact, while M50-FB demonstrated compression-extension fractures later (&gt;16 ms) in the simulation. It was concluded that kinematics, kinetics, and injury response differed for the TSM and FB boundary conditions, and therefore these conditions are critical to consider when investigating HFI.</div>
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle