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Enregistrement W4415570976 · doi:10.1302/1358-992x.2025.11.018

A COMPARISON OF HOMOGENOUS VERSUS PHYSIOLOGICAL TRABECULAR BONE PROPERTIES IN THE FINITE ELEMENT EVALUATION OF IMPLANT PERFORMANCE

2025· article· en· W4415570976 sur OpenAlexaff
D. A. Cunningham, G. Daniel G. Langohr, George S. Athwal, James A. Johnson

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensHand and Upper Limb Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodCancellous boneBiomechanicsImplantTrabecular boneCompression (physics)Fixation (population genetics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finite element (FE) methods of evaluating implant-bone behaviours have gained popularity due to their ability to estimate postoperative implant performance throughout the structure. However, although homogenous models for cancellous bone have been shown to satisfactorily replicate the biomechanics of human bone in compression test models, no studies have evaluated the efficacy of these models in a computational evaluation of the bone-implant construct. Accordingly, this finite element analysis investigated the effect of utilizing patient-specific trabecular bone material properties in comparison to using homogenous models mimicking commonly used polyurethane foam surrogates. We employed a stemless humeral component that relies primarily on cancellous fixation as used in total shoulder arthroplasty as our model. Five CT-derived (sex: male, age: 67 ± 20 years (mean ± standard deviation), mass: 72 ± 11 kg, height: 175 ± 3.1 cm) three-dimensional models of the proximal humerus were created from CT data using Mimics (Materialise, Leuven, Belgium). A generic implant was implanted into humeral models and assigned material properties using the Morgan et al [1] Young's modulus-bone density relationship using Mimics. Loads derived from previously published Orthoload [2] in-vivo telemetrized implant data, replicating a 30° abduction motion, were applied to each model. Each model was then reassigned new trabecular bone materials, representing the material properties of commonly used polyurethane foams [35PCF, 30PCF, 25PCF, 20PCF, 17PCF, 15PCF, 12PCF]. In addition to the CT-modelled homogenous bone models, a homogenous structure, representing a standard 13 cm x 18 cm x 4 cm 17 PCF foam block, was also tested under the same loading conditions as were applied to the humeral models. Maximum bone-implant distractions were the outcome variable employed. In all cases, increasing foam PCF decreased bone-implant relative distraction (p < 0.001) (Figure 1). When comparing foam material bone models to the CT-derived material models, bone-implant distractions after loading were most similar in the 17 PCF polyurethane foam homogenous models (CT-Derived Material: 18.78 ± 11.35 µm, 17 PCF Material: 18.10 ± 10.15 µm). Implant performance in the homogenous models was highly dependent on patient cortical bone morphology, with the 17 PCF CT-Models exhibiting higher average bone-implant relative distractions (18.10 µm) than their 17 PCF Foam Block counterpart (11.33 µm) (Figure 2). Simulated implant behaviour is dependent on the modelled trabecular bone material. When investigating macro-scale cancellous-base fixation behaviour, it is likely important to ensure that the selection of homogenous trabecular bone modulus approximates patient-specific bone properties and geometry. Moreover, employment of the outer cortical structure also has implications with regard to the response of the trabecular bed to loading of the implant. Further investigation into the effect of using synthetic bone models during experimental testing is suggested. For any figures or tables, please contact the authors directly.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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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