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Enregistrement W4410024892 · doi:10.55016/pbgrc.v1i1.81406

Estimating Bone Stiffness in the Proximal Humerus using Single Energy CT and Internal Density Calibration for Stemless Shoulder Arthroplasty

2025· article· en· W4410024892 sur OpenAlexaff
Chloe Stiles

Notice bibliographique

RevuePeer Beyond Graduate Research Conference · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArthroplastyCalibrationHumerusProximal humerusStiffnessBone densityMedicineOrthodonticsRadiologySurgeryMathematicsEngineeringStructural engineeringInternal medicineOsteoporosisStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shoulder arthroplasty is a common surgical treatment for individuals with end-stage osteoarthritis (OA) within the glenohumeral joint. New stemless humeral components require only the removal of diseased bone for fixation to the proximal humerus, thereby preserving non-diseased bone for future surgical revisions. However, current pre-operative clinical measures of bone quality fail to account for the mechanical properties of the bone in the region directly supporting the component. The purpose of this study is to determine the predictive value of proximal humerus bone stiffness in patients undergoing shoulder arthroplasty for end-stage OA with patient-specific validated computational models created from retrospective pre-operative single energy computed tomography (CT). Quantitative information from single energy CT images will be used to determine vBMD and FEM estimated stiffness values in the proximal humerus. This is a first step in predicting bone strength through patient specific CT images.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeAutre devis
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'admission1
Résumé présentoui

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