MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390965860 · doi:10.1016/j.jmbbm.2024.106412

Smoothed particle hydrodynamics implementation to enhance vertebral fracture finite element model in a cervical spine segment under compression

2024· article· en· W4390965860 sur OpenAlex
S. Ngan, Claire Victoria Rampersadh, Aleksander Rycman, Duane S. Cronin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of the mechanical behavior of biomedical materials/Journal of mechanical behavior of biomedical materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGeneral Motors of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsHonda Development and Manufacturing of America
Mots-clésCompression (physics)Smoothed-particle hydrodynamicsFracture (geology)Displacement (psychology)Finite element methodVertebraSpinal canalMaterials scienceStructural engineeringOrthodonticsMechanicsSpinal cordComposite materialSurgeryEngineeringMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinal cord injuries (SCIs) can arise from compression loading when a vertebra fractures and bone fragments are pushed into the spinal canal. Experimental studies have demonstrated the importance of both fracture initiation and post-fracture response in the investigation of vertebral fractures and spinal canal occlusion resulting from compression. Finite element models, such as the Global Human Body Models Consortium (GHBMC) model, focused on predicting the initiation location of fractures using element erosion to model hard tissue fracture. However, the element erosion method resulted in a loss of material and structural support during compression, which limited the ability of the model to predict the post-fracture response. The current study aimed to improve the post-fracture response by combining strain-based element erosion with smoothed particle hydrodynamics (SPH) to preserve the volume of the trabecular bone during compression fracture. The proposed implementation was evaluated using a model comprising two functional spinal units (FSUs) (C5-C6-C7) extracted from the GHBMC 50th percentile male model, and loaded under central compression. The original and enhanced models were compared to experimental force-displacement data and measured occlusion of the spinal canal. The enhanced model with SPH improved the shape and magnitude of the force-displacement response to be in good agreement with the experimental data. In contrast to the original model, the enhanced SPH model demonstrated occlusion on the same order of magnitude as reported in the experiments. The SPH implementation improved the post-fracture response by representing the damaged material post-fracture, providing structural support throughout compression loading and material flow leading to occlusion.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,295 · 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