S'abonner

Selected Postoperative Neck-Shaft Angle in Proximal Femoral Osteotomy Can Affect the Bone Healing: A Finite Element Study - 27/11/25

Doi : 10.1016/j.irbm.2025.100919 
Alireza Y. Bavil a, b, c, Emmanuel Eghan-Acquah a, c, d, Rod Barrett a, c, d, Laura E. Diamond a, c, d, Liam Johnson e, Stefanie Feih a, b, c, David J. Saxby a, c, d, , Christopher P. Carty a, c, e, f, ⁎⁎
a Australian Centre for Precision Health and Technology (PRECISE), Griffith University, Australia 
b School of Engineering and Build Environment, Griffith University, Australia 
c Advanced Design and Prototyping Technologies (ADaPT) Institute, Griffith University, Australia 
d School of Health Sciences and Social Work, Griffith University, Australia 
e Department of Orthopaedic Surgery, Children's Health Queensland Hospital and Health Service, Australia 
f School of Medicine and Dentistry, Griffith University, Australia 

Corresponding author at: Griffith University, School of Health Sciences and Social Work, 1 Parklands Drive, Southport, QLD 4215, Australia. Griffith University School of Health Sciences and Social Work 1 Parklands Drive Southport QLD 4215 Australia ⁎⁎ Corresponding author at: Griffith University, School of Medicine and Dentistry, 1 Parklands Drive, Southport, QLD 4215, Australia. Griffith University School of Medicine and Dentistry 1 Parklands Drive Southport QLD 4215 Australia

Abstract

Background

Proximal femoral osteotomy (PFO) is a surgical correction of proximal femoral deformity. Surgical choices, notably the postoperative neck-shaft angle (NSA), can affect postoperative stability and healing. While NSA's role in femoral mechanics is recognized, its impact on bone healing remains unclear.

Objective

To determine the influence of postoperative NSA on bone healing; to investigate the interaction of healing-related parameters and mechanical safety.

Methods

Medical imaging, gait data, and surgical information from nine patients (10 femurs) were used to build personalized finite element models of PFO-implanted femurs. Three postoperative neck-shaft angles (128°, 135°, 143°) were tested. During simulated walking, interfragmentary movement, deviatoric strain, mechanical stimulus, bone-implant micromotion, and peak von Mises stress (PVMS) were evaluated. Healing mode (primary vs. secondary) was classified based on interfragmentary movement thresholds.

Results

Mono-modal healing (primary in four and secondary in three) was observed in seven femurs, independent of postoperative NSA. In three femurs, a transition from primary to secondary healing occurred with increased NSAs. The PVMS for the implant and the bone exceeded critical values across all NSAs for two femurs, and micromotion was deemed critical only at 128° in two femurs.

Conclusion

This study highlights the value of integrating patient-specific modelling into preoperative planning. Bone healing modes were sensitive to postoperative NSA in 30% of cases, while 70% exhibited a single healing mode across the tested angles. Overall, findings suggest the need to simultaneously consider the complex interaction between NSA and subject-specific factors on mechanical safety and healing outcomes following PFO.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical abstract




Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Patient-specific neuromusculoskeletal modelling and finite element analysis.
Postoperative NSA can affect the healing rate and type and risk of surgery.
NSA variation alters interfragmentary motion, shifting healing mode in some cases.
There is a trade-off between healing stimuli and surgical risks.
Subject-specific mechanics dictate optimal NSA, not one-size-fits-all surgery.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : In-silico modelling, Digital twin, Callus formation, Bone remodelling, Orthopaedics, Paediatrics


Plan


© 2025  AGBM. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 47 - N° 1

Article 100919- février 2026 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Contents
| Article suivant Article suivant
  • A Novel Biomarker-Based Decision Support System for Pediatric Appendicitis Diagnosis: A Comparative Study of Ensemble Models Algorithms
  • Veli Avci, Mehmet Tahir Huyut, Andrei Velichko, Maksim Belyaev

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.