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Enregistrement W4405319347 · doi:10.1115/1.4067399

Does Annulus Fibrosus Lamellar Adhesion Testing Require Preconditioning?

2024· article· en· W4405319347 sur OpenAlexafffund
Sabrina I. Sinopoli, Mitchel C. Whittal, K. Josh Briar, Diane E. Gregory

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomechanical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Sutures and Adhesives
Établissements canadiensUniversity of GuelphWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnnulus (botany)AdhesionMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interlamellar matrix (ILM), located between the annular layers of the intervertebral disc (IVD), is an adhesive component which acts to resist delamination. Investigating the mechanical properties of the ILM can provide us with valuable information regarding risk of disc injury; however given its viscoelastic nature, it may be necessary to conduct preconditioning on tissue samples before measuring these ILM properties. Therefore, the aim of this study was to optimize mechanical testing protocols of the ILM by examining the effect of preconditioning on stiffness and strength of this adhesive matrix. Eighty-eight annular samples were dissected from 22 porcine cervical discs and randomized into one of four testing conditions consisting of ten cycles of 15% strain followed by a 180 deg adhesive peel test. The four testing groups employed a different strain rate for the ten cycles of preconditioning: 0.01 mm/s (n = 23); 0.1 mm/s (n = 26); 1 mm/s (n = 23); and no preconditioning employed (n = 16). Samples preconditioned at 0.01 mm/s were significantly less stiff than those that had not received preconditioning (p = 0.014). No other results were found to be statistically significant. Given the lack of differences observed in this study, preconditioning is likely not necessary prior to conducting a 180 deg peel test. However, if preconditioning is employed, the findings from this study suggest avoiding preconditioning conducted at very slow rates (i.e., 0.01 mm/s) as the long testing time may negatively affect the tissue.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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