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Enregistrement W1984528838 · doi:10.1111/j.1525-1594.2004.07383.x

Component Engineering for an Implantable System

2004· article· en· W1984528838 sur OpenAlexaff
Qingtian Wang, Tomoyuki Yambe, Yasuyuki Shiraishi, Masayoshi Esashi, Youichi Haga, Makoto Yoshizawa, Fumihiro Satō, H. Matsuki, Kou Imachi, Yusuke Abe, Hiroshi Sasada, Shin‐ichi Nitta

Notice bibliographique

RevueArtificial Organs · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComponent (thermodynamics)Artificial heartMiniaturizationEngineeringControl systemReciprocating motionControl engineeringComputer scienceElectrical engineeringMechanical engineeringMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Component engineering is important for the development of implantable-type rotary blood pumps (RP). The authors are conducting elementary development of an implantable artificial heart. A sensor system detects information in the living body. An automatic control system performs the drive control. Energy is provided by a transcutaneous energy transmission system (TETS). Various artificial hearts are being created. Miniaturization resulting from an increase in operating frequency is planned. A vibrating flow pump (VFP) has a reduced size of pumping chamber because of the high-speed reciprocating movement. Undulation pump ventricular assist devices (UPVAD) are small, lightweight rotary pumps. VFPs are useful in the medical treatment of multiple organ failure (MOF). UPVADs are planned to be permanent-use RPs. The purposes of these two artificial hearts differ, although they have a common component. The authors are developing TETS by using amorphous fibers, making efficient power transmission possible. Control information input from a micro or nano sensor is realized. A control algorithm has been developed and baroreflex control has been successful. Artificial heart development, fully exploiting component engineering, continues.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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