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Enregistrement W1428148006 · doi:10.3233/bir-14006

Flow patterns and preferred sites of atherosclerotic lesions in the human aorta – II. Abdominal aorta

2014· article· en· W1428148006 sur OpenAlexafffund
Shunsuke Endo, Harry L. Goldsmith, Takeshi Karino

Notice bibliographique

RevueBiorheology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic aneurysm repair treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthMcGill University
Mots-clésAbdominal aortaAortaAnatomyMedicineShear stressCardiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: As in Part I, to elucidate the role of fluid mechanical factors in the localized genesis and development of atherosclerotic lesions in man, here in the abdominal aorta. METHODS: Flow patterns and preferred sites of atherosclerotic lesions in the aorta were studied in detail using the same isolated transparent aortic trees prepared from humans postmortem and the flow visualization and cinemicrographic techniques as in Part I. RESULTS: Under steady flow simulating mid-systole, the flow was found to be disturbed at the aorto-celiac and aorto-superior mesenteric artery junctions by the formation of complex secondary and adverse flows along the lateral and posterior walls of the abdominal aorta. More complex secondary and adverse flows formed at the branching sites of the left and right renal arteries. Furthermore, considerable interactions occurred between the secondary and adverse flows formed at the branching sites of the above four arteries, resulting in the formation of a large and long recirculation zone along the lateral and posterior walls of the abdominal aorta corresponding to these branches. The velocity profile was almost flattened throughout the entire length of the descending aorta. CONCLUSIONS: Atherosclerotic lesions were found mainly at the posterior and lateral walls of the abdominal aorta where slow adverse and recirculation flows formed and where wall shear stress was low.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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