Surgical innovation: fracture fixation targeting device
Bibliographic record
Abstract
Ce projet d'innovation chirurgicale vise à répondre aux besoins cliniques présents dans le service d'orthopédie à l'Hôpital général de Montréal. Notre groupe multidisciplinaire se compose d'étudiants au niveau maîtrise en administration, ingénierie et chirurgie expérimentale. Ensemble, nous suivons le processus d'innovation: de la phase d'identification à la phase d'invention. D'un vaste éventail de besoins cliniques divers dans plusieurs aspects de la pratique clinique et chirurgicale orthopédique, nous concentrons notre étude à l'optimisation de la procédure de clouage intramédullaire (IM) pour les fractures des os longs. Nous produisons quatre solutions innovantes - fil de guidage, nouveau foret pour l'os, mini c-arm, et capteurs de stress des clous - pour accroître l'efficacité de la procédure: guidage du clou, dimensionnement, alésage du canal, et la partie de fixation des clous de la procédure. Dans le cadre de l'étape de sélection de concept de la phase d'identification, nous recueillons les commentaires de chirurgiens, d'innovateurs, de représentants d'entreprises de technologie médicale et de professeurs afin de choisir et d'optimiser notre solution finale à la procédure de clouage intramédullaires. Notre innovation est le Hawk-eye : Fracture Fixation Targeting Device qui utilise les fréquences radio pour localiser des trous distaux sur les clous intramédullaires. Ce dispositif vise à accroître l'efficacité du verrouillage distal pendant le clouage IM, tout en réduisant l'exposition à la radiation reçue à la fois par les chirurgiens et par le patient pendant la fixation.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.011 |
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".