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Enregistrement W4404367375 · doi:10.4271/09-12-02-0011

Intracranial Displacements due to Blunt Force Impact in a Postmortem Human Surrogate Brain

2024· article· en· W4404367375 sur OpenAlexaff
Jean-Jacques Demiannay, Jennifer Rovt, MacKenzie Brannen, Sheng Jun Xu, Gia Kang, Ashley Yip, Amir Hossein Azadi, Parisa Dehghan, Shannon Goodwin, Reggie Taylor, Katherine Poon, Susan Brien, Blaine Hoshizaki, Clara Karton, Oren E. Petel

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Transportation Safety · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensHorizon Health NetworkClinique Neuro-OutaouaisRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBluntSurrogate endpointTraumatic brain injuryMedicineSurgeryRadiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prevention and diagnosis of traumatic brain injuries (TBI) are reliant on understanding the biomechanical response of the brain to external stimuli. Finite element models (FEM) and artificial head surrogates are becoming a common method of investigating the dynamic response of the brain to injurious impact and inertial stimuli. The accuracy and validity of these models is reliant on postmortem human subject (PMHS) research to produce biofidelic brain tissue responses. Previous PMHS research has been performed to measure intracranial pressures, displacements, and strains when subjected to impact and inertial loading; however, there remains a need for additional PMHS datasets to improve our understanding of the brain’s dynamics. The purpose of this study is to measure the relative brain–skull displacement in a PMHS specimen when subjected to blunt force impacts. A high-speed X-ray (HSXR) imaging system and embedded radiopaque elastomeric markers were used to record PMHS impacts at varying impact velocities for two specimens: specimen CO-108 was subjected to a series of frontal impacts and specimen CO-109 was subjected to a series of rear impacts. Brain–skull relative deformation in each specimen indicates that brain deformation is dependent both on anatomical regions and of impact direction.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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