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Enregistrement W7028838097

High-Resolution peripheral Quantitative Computed Tomography Based Finite Element Modelling of Distal Radius Strength: Assessing Effect of Heterogeneous Material Properties and Scan Site

2018· dissertation· en· W7028838097 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRADIUSQuantitative computed tomographyFinite element methodWristForearmComputed tomographyMaterial properties
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current standard high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) based finite element (FE) models of distal radius sections explains 66% of variance in experimental testing results on intact forearms under fall configuration testing. However, this FE model employs a somewhat simplistic modeling approach in that it does not account for variations in mechanical properties within the radius, employs a fixed region of interest, and has been validated using embalmed samples, which can change forearm mechanical properties. Further, the effect of failure criteria on the predictions acquired using this model and their precision error is not known. The aim of this study was to evaluate two different HR-pQCT-FE modeling approaches of distal radius for predicting failure load of the intact forearm under fall configuration testing. The purpose of study #1 was to evaluate the effect of failure criteria on wrist strength predictions acquired from HR-pQCT-based FE models ex vivo and their precision error in vivo. The purpose of the study #2 was to investigate the effect of using an anatomically standardized region of interest on FE predictions of distal radius failure load. We acquired in vivo and ex vivo images of the distal radius via HR-pQCT. We performed failure testing on fresh-frozen forearms using a material testing system (MTS Bionix) to determine experimental failure load of forearms under fall configuration. We converted radius images to FE models using manufacturer-provided FE software. For the standard model, we used a single elastic modulus. For the density-based model, we used imaged bone mineral density to define elastic moduli. In study #1 we derived failure loads for different failure criteria. The density based (E-BMD) model explained 91% of variance in failure load when using an energy equivalent stress criteria with critical volume and critical stress limits set to 0.1% and 70 MPa, respectively. CV%RMS was 3.8% for the E-BMD model with highest R2. In study #2, we found that the failure loads were not different between the fixed and anatomically standardized (4% regions) (p > 0.05), and the fixed region and 4% region explained 89% and 87% variance in experimental failure load under fall configuration, respectively. These findings indicated that the selection of failure criteria can alter the predictions of distal radius strength. Further, our results indicated that both single tissue and density-based HR-pQCT-FE models of distal radius sections can explain high variance (> 0.87) in failure load of intact forearms under fall configuration testing. Finally, the fixed and 4% regions provide similar predictions of distal radius strength for postmenopausal women.

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)0,004
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2018
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