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Enregistrement W4408975399 · doi:10.1016/j.jmbbm.2025.106986

Accurate measurement of a bone surrogate flexural rigidity in three- and four-point bending

2025· article· en· W4408975399 sur OpenAlexafffund
Mahsa Zojaji, Baixuan Yang, Caitlyn J. Collins, Thomas D. Crenshaw, Heidi‐Lynn Ploeg

Notice bibliographique

RevueJournal of the mechanical behavior of biomedical materials/Journal of mechanical behavior of biomedical materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Forming Simulation Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesSchool of Graduate Studies, Queen's UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésFlexural rigidityThree point flexural testFlexural strengthRigidity (electromagnetism)BendingPoint (geometry)Structural engineeringMathematicsOrthodonticsMaterials scienceGeometryEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanical assessment of long bones through bending is an established preclinical approach to evaluate the effectiveness of treatments for osteoporosis and fractures. Three- and four-point bending (3PB and 4PB) tests are the most common methods for mechanical characterization of long bones with Euler-Bernoulli (EB) theory to calculate of bone flexural rigidity (EI). Previous studies demonstrated that EB theory underestimates the EI of long bones due to its reliance on assumptions that are not entirely applicable to long bones. Therefore, the current study aimed to evaluate the factors that affect the percent error (PE) and bias stemming from the omission of contact and shear deflections in the EI estimation using mechanical testing and finite element analysis (FEA). The true EI of a porcine bone surrogate was used to quantify the percent error and bias of EI estimations from three deflection measurement methods and FEA, in 3PB and 4PB. The analysis confirmed that bending was the main component of total deflection, but only contributed to approximately 50 % and 65 % of the total deflection in 3PB and 4PB, respectively. The combined shear and indentation deflections accounted for the remainder of the total deflection. The FEA aligned with 3PB and 4PB tests with less than 10 % deviation. Underestimation of EI was largest with deflection measurements taken from the machine crosshead (PE 74 % in 3PB and 71 % in 4PB). However, these underestimations improved notably when indentation and shear deflections were considered (PE 42 % in 3PB and 39 % in 4PB). The deflection measurements from extensometer and digital image correlation (DIC) underestimated the EI by 66 % and 71 % in 3PB, and 57 % and 59 % in 4PB. When corrected for shear and indentation deflections, the 3PB PE reduced to 16 % and 14 %, respectively. In 4PB, PE reduced to, 10 % and 7 %, respectively, demonstrating the advantage of the 4PB test configuration over 3PB. The bias resulting from shear deflection was not consistent across deflection measurement methods; and therefore, cannot be generalized with a constant bias correction. The current study highlighted that a slight error in deflection measurement can lead to a significant inaccuracy in EI measurements. This sensitivity comes from the hyperbolic relationship between EI and deflection which not only depends on the ratio of support span to diameter of the specimen but also the test configuration and the ratio of the elastic to shear modulus of specimen. In other words, the PE from neglecting shear effects increases as the specimen EI increases. Accuracy with less than 10 % PE in EI estimations can be achieved by: 1. taking deflection measurements with extensometers, DIC, or FEA; 2. testing in 4PB instead of 3PB; and, 3. correcting for indentation and shear deflections.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,287
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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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