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Enregistrement W4391657325 · doi:10.1038/s41598-024-53586-z

Automated design of nighttime braces for adolescent idiopathic scoliosis with global shape optimization using a patient-specific finite element model

2024· article· en· W4391657325 sur OpenAlexafffund
Aymeric Guy, Maxence Coulombe, Hubert Labelle, Soraya Barchi, Carl‐Éric Aubin

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésFinite element methodScoliosisIdiopathic scoliosisComputer scienceMedicineOrthodonticsPhysical medicine and rehabilitationStructural engineeringSurgeryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescent idiopathic scoliosis is a complex three-dimensional deformity of the spine, the moderate forms of which require treatment with an orthopedic brace. Existing brace design approaches rely mainly on empirical manual processes, vary considerably depending on the training and expertise of the orthotist, and do not always guarantee biomechanical effectiveness. To address these issues, we propose a new automated design method for creating bespoke nighttime braces requiring virtually no user input in the process. From standard biplanar radiographs and a surface topography torso scan, a personalized finite element model of the patient is created to simulate bracing and the resulting spine growth over the treatment period. Then, the topography of an automatically generated brace is modified and simulated over hundreds of iterations by a clinically driven optimization algorithm aiming to improve brace immediate and long-term effectiveness while respecting safety thresholds. This method was clinically tested on 17 patients prospectively recruited. The optimized braces showed a highly effective immediate correction of the thoracic and lumbar curves (70% and 90% respectively), with no modifications needed to fit the braces onto the patients. In addition, the simulated lumbar lordosis and thoracic apical rotation were improved by 5° ± 3° and 2° ± 3° respectively. Our approach distinguishes from traditional brace design as it relies solely on biomechanically validated models of the patient's digital twin and a design strategy that is entirely abstracted from empirical knowledge. It provides clinicians with an efficient way to create effective braces without relying on lengthy manual processes and variable orthotist expertise to ensure a proper correction of scoliosis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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