A parametric analysis of interbody fusion cages placement: A finite elements approach comparing lumbar lordosis of bullet and steerable banana cages
Notice bibliographique
Résumé
Improper cage placement during spinal interbody fusion surgeries could lead to numerous post-operative complications. Biomechanical factors of such improper placement may result in loss of lumbar lordosis, foraminal stenosis, subsidence, and altered stress distribution to the tissues adjacent to the cage. The aim of the present study is to compare three different lumbar interbody cage designs, placed posterior, middle, and anterior, and their biomechanical effect on the aforementioned studied parameter. Cages and MRI-based lumbar spine models were developed using finite elements. A parametric comparative analysis was then designed to explore cage types, height, and location on lumbar lordosis, foraminal area, cage subsidence, along with normal and shear stresses resulting from each cage configuration under a 500 N compression load. First, the model was validated in light of published data. Simulated results showed that lumbar lordosis and foraminal area are inversely related. The 6-degrees bullet cage showed the highest gain in lordosis (16.5 o ), while it exhibited a large loss in foraminal area (34.2 mm 2 ). Anterior placement of banana cages, however, showed the best trade-off, effectively recording a 14.5 o lordosis gain, a 0.6 mm 2 loss in foraminal area, a subsidence as low as 0.27 mm, and a moderate cage stress of 13.6-23.1 MPa. Reported data favors banana cages for the highest lordosis gains without compromising the other explored biomechanical factors. However, it is still advised to thoroughly consider patient-specific factors at hand, possible complications of foraminal stenosis, cage migration, and endplates wear prior to choosing an appropriate cage morphology and placement.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».