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Die Druckscheibeprothese als knochensparender Eingriff - Eine Finite-Elemente-Analyse zur Abbildung des beanspruchungsadaptiven Knochenumbaus.
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Veröffentlicht: | 11. November 2003 |
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Gliederung
Text
Zielsetzung
Die Druckscheibenprothese (DSP) als knochensparender Eingriff hat ihren Stellenwert in der Endoprothetik posttraumatischer Arthrosen beim jungen Patienten. In eigenen Beobachtungen fanden wir jedoch eine nicht unerhebliche Rate an Frühlockerungen. Ziel der vorliegenden Studie ist es, durch numerische Simulationen Knochenumbauvorgänge der DSP zu berechnen.
Methodik
: Das Berechnungsmodell basiert auf einer nicht-linearen, gekoppelten, biomechanischen Evolutionstheorie. Zur Vereinfachung wird ein isotropes, linear-elastisches Verhalten des Knochens angenommen. Der entwickelte Algorithmus berücksichtigt die zeitabhängigen Eigenschaften des Knochenumbaus. Für die Simulation wird ein ebenes finite Elemente Modell erstellt, das den räumlichen Verhältnissen des Knochens angepasst ist. Der Einbeinstand mit einer resultierenden Kraft R=2317 N bei einem Angriffswinkel von 24° zur Vertikalen wird als Lastmodell angewendet. Die Muskelkraft greift mit M=702 N im Winkel von 28° zur Vertikalen am Trochanter major an. Das Modell enthält 2501 Vier-Knoten-Elemente, die anhand einer Farbskala eine Dichteverteilung des proximalen Femurs wiedergeben. Die Dichteverteilung wird über verschiedene Zeitschritte und mit verschiedenen Prothesenmaterialien simuliert.
Ergebnisse
Es zeigt sich ein starke, im Extremfall vollständige Resorption der Spongiosa zwischen Trochanter major und Schenkelhalsschraube der DSP. Diese zeigt sich bei Verwendung des steiferen Stahls ausgeprägter als bei Verwendung von Titan als Werkstoff.
Schlussfolgerung
Schenkelhalserhaltende Endoprothesensysteme bieten besonders bei jungen Patienten Vorteile im Bezug auf etwaige nachfolgende Prothesenwechsel. Das hier analysierte System führt jedoch zu einer teils großflächiger Knochenresorption cranial der Schenkelhalsschraube, was die klinisch beobachteten Frühlockerungen erklären könnte. Das hier entwickelte Modell könnte bei zukünftigen Prothesenmodellen Probleme vor Anwendung am Patienten analysieren.