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Enregistrement W7042661361

Predictive Dynamic Simulation of Human Movement Following Hip and Knee Replacement

2023· dissertation· en· W7042661361 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArthroplastyImplantJoint replacementKnee replacementQuality of life (healthcare)Total hip replacementHip arthroplastyJoint (building)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Total joint arthroplasty is a surgical intervention that involves the removal of arthritic or damaged components of a joint and their replacement with an artificial joint. The ultimate goal is to restore the joint’s functionality to that of a healthy joint. The most commonly performed types of total joint arthroplasty are Total Hip Arthroplasty (THA) and Total Knee Arthroplasty (TKA). Despite technological advancements in these surgeries, there are several post-operative complications associated with improper positioning of the implants. In Canada, approximately 8.5% of the 50,000 THA cases and 6.8% of the 60,000 TKA cases require revision surgeries. These issues are partially attributed to the limited consideration of patient-specific characteristics in the pre-operative planning of THA and TKA. The relationship between the anatomical features unique to each patient and the optimal positioning of the implants is not yet fully understood. This problem underscores the need to develop engineering technologies that can prevent revision surgeries and enhance the quality of life for patients undergoing THA and TKA. \n \nThe objective of this research is to utilize subject-specific musculoskeletal models and predictive simulations to achieve optimal implant positioning, thereby reducing the risk of implant failure or patient dissatisfaction following THA and TKA. In this thesis, we define mathematical indices that encompass the key factors contributing to implant failure or patient dissatisfaction (such as impingement and edge-loading) and use them to quantify the effectiveness of a given implant positioning. Through predictive musculoskeletal simulations of common daily activities like sit-to-stand, we examine how patient-specific conditions influence the optimal placement of hip and knee implants for THA and TKA. \n \nTo the best of the author’s knowledge, this research represents the first study to employ optimal control-based fully-predictive simulations in order to conduct “what-if” analyses and investigate the impact of patient-specific characteristics on the optimal positioning of implants. The methods and techniques employed in this study can also be applied to explore the effects of various other pathological disorders, not covered in this particular study, on the optimal implant positioning.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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