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Enregistrement W4414932248 · doi:10.1177/21925682251379375

Biomechanical Impact of Splint Rods in Posterior Cervicothoracic Fixation: A Finite Element Analysis

2025· article· en· W4414932248 sur OpenAlexaff
I. Polyzois, Sara Gustafson, Trevor C. Gascoyne, Michael Goytan

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensUniversity of ManitobaOrthopaedic Innovation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRodFinite element methodStiffnessFixation (population genetics)Splint (medicine)Load bearing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study DesignBasic Science Study.ObjectiveTo determine the impact of splint rods, rod material, and rod diameter on cervicothoracic construct load bearing capacity.MethodsFinite element analysis was used to simulate 8 construct variations in a C7 vertebrectomy model with pedicle screw fixation in C5-T2. Variations included the material of rods (titanium or cobalt-chrome alloys), presence or absence of splint rods, the diameters of the splint rods (3.5 or 4.5 mm), and the size of lateral mass screws (3.5 mm or 4.0 mm). Boundary conditions replicated ASTM F1717/ISO 12189 standards. Yield load, displacement, stiffness, and stress distributions were analyzed under worst-case loading (2 cm displacement).ResultsThe best configuration was comprised of 3.5 mm titanium primary and splint rods, which achieved the highest load capacity of 107N and stiffness of 29.8 N/mm. The worst configuration was comprised of single 3.5 mm titanium rods, which demonstrated the lowest load capacity of 66N.ConclusionsAdding splint rods improves load bearing capacity of cervicothoracic fixation constructs. Increasing construct stiffness through increasing diameter of the rods or screws, or through change in rod alloy to cobalt chrome does not always result in an improvement of the load bearing capacity as it risks earlier failure at the bone-screw interface. Optimal construct design is a careful balance between construct stiffness and load-sharing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,387
Écart entre enseignants0,374 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
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Résumé présentoui

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