Ultrasonic tool to cut human bone: Cutting speed and forces necessary for potential remote robotic arms
Notice bibliographique
Résumé
Procedural-related musculoskeletal pain is common among orthopaedic surgeons, often caused by the repetitive use of high-force bone-cutting tools. Ultrasonic cutting devices, which can operate with lower force, may help reduce this physical burden. In this study, three practising orthopaedic surgeons each performed two cuts on three fresh cortical bone samples, harvested from excised femoral necks from three patients undergoing hip replacement surgery. The study was conducted using an ultrasonic cutting device in a controlled yet clinically reflective environment. A novel setup captured real-time data on surgeon-related parameters, including vertical cutting force and vertical and horizontal cutting speed. Consistent with previous research, we confirmed that ultrasonic devices enable low force cutting (average 1.91 N). However, our findings revealed significant variability in how each surgeon interacted with the device - including how much force each surgeon applied, and how the device was manoeuvred which can influence device performance, thermal effects, and overall clinical outcomes. Given the critical importance of surgeon-related factors, our results highlight the need to understand how each surgeon interacts with these devices differently. This insight can inform training and device optimisation strategies; help translate bench testing results into effective clinical use and ultimately improve surgical performance and patient outcomes. Additionally, our findings support the potential benefits of integrating ultrasonic devices with robotic platforms to maintain consistent cutting parameters. Future research should investigate optimal cutting parameters, evaluate different blade profiles, assess result generalisability and compare outcomes before and after training or system enhancements.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».