Biomechanical anchorage analysis of pedicle screws for spinal instrumentation
Bibliographic record
Abstract
Les vis pédiculaires sont largement utilisées pour l’instrumentation et la correction du rachis. L’objectif général de ce projet doctoral est d’étudier l'influence des choix chirurgicaux et des variations morphologiques des vertèbres sur l'ancrage biomécanique des vis pédiculaires. Pour cela, nous avons fait le choix de combiner une modélisation détaillée de l’interaction vis-vertèbre à l’acquisition de données expérimentales indispensables pour valider les outils de simulation. Ce projet doctoral propose un modèle par éléments finis original et innovant prenant en compte l’interface de contact entre les structures osseuses et un comportement élastoplastique avec modélisation de la fracture osseuse pour décrire la biomécanique de l’interaction vis-pédiculaire/vertèbre. De plus, ce projet a également permis de proposer un protocole et une méthode d’analyse pour l’étude de vis pédiculaires sous chargements non-axiaux. Les connaissances développées au cours de ce projet doctoral ont permis de fournir des recommandations pratiques pour les cliniciens ainsi que les développeurs d’implants biomédicaux, autant sur les futurs choix de design des vis pédiculaires que les choix de vis et leur placement afin d’obtenir un meilleur ancrage. À long terme, le modèle pourrait être adapté pour analyser plus en détail les caractéristiques spécifiques du patient et être utilisé comme une formation virtuelle ou d'un outil de planification préopératoire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".