Determining the best graft‐sealant combination for skull base repair using a soft tissue in vitro porcine model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this work was to compare the absolute breaking strength of various soft tissue skull base (SB) repairs in an in vitro porcine model. METHODS: A burst pressure (BP) testing system was designed using an axial loading force to create increasing hydraulic pressure. Defects measuring 0.5 × 0.5 cm were created in fascia lata samples. Defects were repaired using various grafts (pericranium and 2 different dural substitutes, Alloderm(®) and Durasis(®)) measuring 1.0 × 1.0 cm to cover the deficient area. Grafts were further reinforced onto the fascia background with either fibrin glue (Tisseel(®)) or hydrogel sealant (DuraSeal™). Each combination of graft and sealant was conducted 6 times and tested 24 hours after the repair. RESULTS: The mean BP (±standard deviation [SD]) were as follows: DuraSeal™-Alloderm, 12.5 ± 5.8 mmHg; DuraSeal™-Durasis, 21.8 ± 20.7 mmHg; DuraSeal™-pericranium, 44.7 ± 30.1 mmHg; Tisseel-Alloderm, 30.6 ± 26.3 mmHg; Tisseel-Durasis, 15.8 ± 18.6 mmHg; and Tisseel-pericranium, 95.5 ± 86 mmHg. One-way analysis of variance showed that the strongest type of repair was Tisseel-pericranium when adjusting for the others (p < 0.0001). The difference in mean BP of repair with DuraSeal™ vs Tisseel(®) was not statistically significant (p = 0.22). Comparing sealants, the use of Alloderm(®) or Durasis(®) decreased the strength of the repair in comparison to pericranium (p < 0.0001). Bonferroni analysis showed a significant difference between pericranium and Alloderm(®) (p < 0.05) and between pericranium and Durasis(®) (p < 0.05) but not between Alloderm(®) and Durasis(®) (p > 0.05). CONCLUSION: In this model, the strongest type of repair (pressure 6 times higher than normal intracranial pressure) was the combination of Tisseel(®)-pericranium. Our data will help guide surgeons who repair SB defects to choose the best graft and sealant.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».