Testing biomechanical strength of in vitro cerebrospinal fluid leak repairs.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Repair of cerebrospinal fluid (CSF) leaks with grafts can be augmented with various adjuncts to improve approximation such as tissue adhesives and sutures. Here we test various adjuncts in an in vitro model of CSF leak repairs. METHODS: A novel pressure testing system was designed to evaluate the burst pressures of in vitro CSF leak repairs. Porcine pericranium grafts were harvested and used to repair a 0.5 X 0.5 cm dural defect. These grafts were sealed in place with no adjunct (control), Tisseel fibrin glue (Baxter, Mississauga, ON), suture, U-CLIPs (a self-closing suture substitute; Medtronic, Toronto, ON), or combined suture and Tisseel. Tisseel samples were tested both as underlay and overlay repairs. Samples were incubated overnight in serum and subjected to burst pressure testing, and pressure-time graphs were recorded. Experiments were conducted five times. RESULTS: Mean burst pressures (measured in pounds per square inch) for grafts sealed in place with Tisseel were significantly higher than all other adjuncts (14.9 Tisseel vs 3.9 control vs 4.1 U-CLIP vs 6.2 suture psi; p < .05). U-CLIPs and sutures did not increase burst strength over controls, and sutures did not have a synergistic effect with Tisseel (12.1 psi). Grafts tested with Tisseel were stronger when tested as underlay than as overlay (14.9 vs 3.0 psi). Three patterns of graft failure were observed based on unique pressure-time graphs. CONCLUSIONS: In vitro burst pressure testing demonstrates that Tisseel improves the strength of CSF leak repairs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».