Design and evaluation of surface conformance in additively manufactured spinal reconstruction implants
Notice bibliographique
Résumé
Spinal implant surface conformance with the underlying bone is often critical to the long-term success of spinal surgeries; however, most spinal implants have a limited ability to match the organic surface profile of the vertebral endplate. To address this challenge, this study aimed to evaluate the surface conformance of additively manufactured lumbar intervertebral cages based on bone contact area and pressure distribution. Two lateral lumbar interbody fusion (LLIF) devices with either a solid or latticed core were designed for additive manufacturing (AM). The two implants were manufactured using SLA in resin with mechanical properties similar to polyether-ether-ketone (PEEK) and in a titanium alloy (Ti64) using laser powder bed fusion. Mechanical testing occurred on three sets of polyurethane Sawbones® machined to simulate a non-uniform vertebral endplate bone. Contact area and pressure distribution were measured using the Tekscan thin film sensor under lumbar compressive waveforms applied via an AMTI VIVO system. Conventional solid implants had an average surface coverage of 19% and 16%, 1 mm of displacement motion each, and peak pressure of 4.1 to 4.8 MPa, for resin and titanium respectively. The gyroid latticed implant had 13% and 11% surface coverage, 1.46 mm and 1 mm displacement motion, and lower of peak pressure for resin and titanium respectively. These results are consistent with previous studies which found that matching the implant to the vertebral endplate stiffness reduces risks of implant subsidence. In conclusion, this study provides preliminary support for the use of AM in tailoring implant design to conform to the endplate geometry. Future work should look to evaluate surface conformance in other designs as well as consideration for testing under fatigue loading conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».