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Enregistrement W4403903419 · doi:10.4271/2024-22-0005

Isolated Rib Response and Fracture Prediction for Young Mid-Size Male, Enabled by Population Specific Material Models and Rib Cross-Sectional Geometry

2024· article· en· W4403903419 sur OpenAlexaff
Miguel A. Corrales, Sven A. Holcombe, Amanda M. Agnew, Yun‐Seok Kang, Duane S. Cronin

Notice bibliographique

RevueSTAPP CAR CRASH JOURNAL 2022 Volume 66 · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElasticity and Material Modeling
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRib cageCross-sectional studyGeometryFracture (geology)Materials scienceGeologyMedicineComposite materialAnatomyMathematicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Thorax injury remains a primary contributor to mortality in car crash scenarios. Although human body models can be used to investigate thorax response to impact, isolated rib models have not been able to predict age- and sex-specific force-displacement response and fracture location simultaneously, which is a critical step towards developing human thorax models able to accurately predict injury response. Recent advancements in constitutive models and quantification of age- and sex-specific material properties, cross-sectional area, and cortical bone thickness distribution offer opportunities to improve rib computational models. In the present study, improved cortical and trabecular bone constitutive models populated with age-specific material properties, age- and sex-specific population data on rib cross-sectional area, and cortical bone thickness distribution were implemented into an isolated 6 <sup>th</sup> rib from a contemporary human body model. The enhanced rib model was simulated in anterior-posterior loading for comparison to experimental age- and sex-specific (twenty-three mid-size males, age range of 22- to 57-yearold) population force-displacement response and fracture location. The improved constitutive models, populated with age-specific material properties, proved critical to predict the rib failure force and displacement, while the improved cortical bone thickness distribution and cross-sectional area improved the fracture location prediction. The enhanced young mid-size male 6 <sup>th</sup> rib model was able to predict young mid-size male 6 <sup>th</sup> rib experimental force-displacement response and fracture location (overpredicted the displacement at failure by 35% and underpredicted the force at failure by 8% but within ±1 SD). The results of the present study can be integrated into full body models to potentially improve thorax injury prediction capabilities.</div></div>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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