High-speed x-ray characterizes fracture incidence and bone-implant motion during a fall from standing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fall-related traumas like hip fracture are a common yet devastating injury with poor outcomes. Characterizing fracture biomechanics and bone-implant kinematics is essential to increase our understanding of these events to inform treatment and prevention strategies. METHODS: This study developed a bilateral high-speed x-ray methodology for the real-time capture of fracture and kinematic data near the hip during fall impacts. High speed x-ray was applied to capture fall impacts of seven cadaveric pelvis-femur specimens encased in a soft tissue surrogate, using a previously developed method. In these specimens, the intact proximal femur had been prophylactically reinforced with an intramedullary nailing system intended to prevent fragility fractures. The feasibility of extracting 3D kinematic data from x-ray data was investigated. FINDINGS: The HSXR system demonstrated visual clarity and sufficient resolution for capturing skeletal fracture and kinematics. The data in this study revealed fracture and newly-seen deformations of the pelvis, highlighting the ability of the x-ray system to document real-time fracture and kinematic events. Kinematic data in 3D was extracted with sufficient accuracy for one specimen. INTERPRETATION: These results demonstrate the merit of high-speed x-ray for studying periprosthetic fracture, which is of increasing relevance due to increasing populations with orthopedic hardware. Application of this method advances our understanding of impact-related biomechanics and fracture mechanics during a clinically-relevant fall from standing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».