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Enregistrement W4415490073 · doi:10.1302/1358-992x.2025.10.016

COMPUTATIONAL PREDICTION OF THE IMPACT OF SCAPULAR NOTCHING ON ARTICULAR WEAR RATE

2025· article· en· W4415490073 sur OpenAlexaff
Emma Badowski, G. Daniel G. Langohr

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNotchingArticular surfaceFinite element methodAbrasion (mechanical)Contact mechanicsReduction (mathematics)Contact areaJoint (building)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wear of the intended articular surface and cup damage due to scapular impingement are known issues in reverse total shoulder arthroplasty (RTSA), but the relationship between them has not yet been fully investigated. This study includes the development of a computational wear model for the prediction of RTSA articular wear rates and implementation of this model to examine the interaction between cup damage due to scapular notching and articular wear. Three-dimensional models of 38mm diameter, 8.75mm cup depth, RTSA implants were constructed assuming 0.08mm radial clearance, and scapular notching damage was simulated as a circular arc with a width of 14mm and a depth of 3mm on the inferomedial edge of the cup. Finite element methods were used to ascertain the contact pressure across the articular surface of the humeral cup representing the relative motion and loading applied during previously performed in-vitro wear testing, which included a circumduction motion with an applied load ranging from 814–913N. Contact pressure was then input into a computational wear model which incorporated both the Archard wear model and the pressure-independent polyethylene (PE) wear model proposed by Liu et al. [1] to estimate the articular wear rate. The wear depth per million cycles (MC) across the surface of the cup was then integrated to determine the volumetric wear rate for both the unnotched cup and the cup with simulated scapular notching. The computational model predicted a slightly lower volumetric wear rate in the notched cup compared to the intact cup: a decrease of four percent using the Archard wear model (34.0mm3/MC unnotched vs. 32.6mm3/MC notched) and nine percent using the PE wear model (62.3mm3/MC unnotched vs. 56.6mm3/MC notched). This is consistent with the in-vitro results shown by Griffiths et al. who found a decrease of 26% (31.2mm3/MC unnotched vs. 23.0mm3/MC notched [2]), and Langohr et al. who found a decrease of eight percent (42.0mm3/MC unnotched vs. 38.8mm3/MC notched [3]). The similarity between the trends predicted by the computational model and the results of in-vitro wear testing demonstrates that the computational model is a valuable tool to investigate wear in RTSA implants. Its comparatively low cost and short time to yield results make it useful for evaluating changes in implant design and testing protocols before proceeding to full-scale in-vitro testing using only the most promising selections from the in-silico testing.

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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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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