Mechanical Testing and Computational Modeling of Scapula Fracture Implants: A Review
Notice bibliographique
Résumé
This is the first review of mechanical testing or computational modeling articles that analyzed the biomechanical influence of parametrically changing scapula fracture implant (SFI) variables to optimize or characterize performance. PubMed and Embase were explored for articles using inclusion and exclusion criteria: (i) SFI articles that permutated implant variables were included, but articles using only one SFI configuration were excluded; (ii) SFIs comprising of plates (with screws), non-plate isolated "lag" screws, or cerclage wires were included, but anchors/sutures, bone cements, bone grafts, or soft-tissue grafts were excluded; (iii) scapula fractures were included, but adjacent injuries of the clavicle, humerus, labrum/capsule, ligaments/tendons, or muscles were excluded; (iv) cadaveric, synthetic, or computer-generated scapulas were included, but other anatomic sites or biomaterials were excluded; (v) published on any date in any language. The 16 eligible articles considered different scapula regions (i.e., acromion/spine, body, neck), SFI variables (i.e., plate geometry, plate hole type, plate position, plate number, screw angle), and engineering outcome metrics: (i) interfragmentary displacement (i.e., chance of callus growth); (ii) stresses in bones, plates, or screws (i.e., risk of failure); (iii) stresses in the bone under the plate (i.e., risk of bone "stress shielding"); (iv) the number of loading cycles to failure (i.e., fatigue life); (v) overall stiffness (i.e., physical flexibility); or (vi) failure strength (i.e., peak load achieved). This review advises future work for implant variables, bone characteristics, and study protocols, while suggesting SFI configurations with maximum mechanical stability.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».