Explaining and predicting the increased thorax injury in aged females: age and subject-specific thorax geometry coupled with improved bone constitutive models and age-specific material properties evaluated in side impact conditions
Notice bibliographique
Résumé
Predicting and understanding thorax injury is fundamental for the assessment and development of safety systems to mitigate injury risk to the increasing and vulnerable aged population. While computational human models have contributed to the understanding of injury biomechanics, contemporary human body models have struggled to predict rib fractures and explain the increased incidence of injury in the aged population. The present study enhanced young and aged human body models (HBMs) by integrating a biofidelic cortical bone constitutive model and population-based bone material properties. The HBMs were evaluated using side impact sled tests assessed using chest compression and number of rib fractures. The increase in thoracic kyphosis and the associated change in rib angle with increasing age, led to increased rib torsional moment increasing the rib shear stress. Coupled with and improved cortical bone constitutive model and aged material properties, the higher resulting shear stress led to an increased number of rib fractures in the aged model. The importance of shear stress resulting from torsional load was further investigated using an isolated rib model. In contrast, HBM chest compression, a common thorax injury-associated metric, was insensitive to the aging factors studied. This study proposes an explanation for the increased incidence of thorax injury with increasing age reported in epidemiological data, and provides an enhanced understanding of human rib mechanics that will benefit assessment and design of future safety systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».