Vascular Resistance in Human Muscle Flaps
Notice bibliographique
Résumé
Important differences in free muscle flap survival have been reported in the setting of long arterial and venous vein grafts. The authors provide insight into the etiology of flap failure by addressing the following question: Do differences in flap type result in clinically significant different vascular resistances and consequently anastomotic patency? A total of 15 human flaps were studied intraoperatively: 9 gracilis, 3 rectus abdominis, and 3 latissimus dorsi. The muscle was isolated on a single pedicle and hemodynamic stability was ensured. The venous pedicle was then divided. A timed collection of effluent was used to determine flow. Vascular resistance was calculated by dividing the change in pressure by the flow, and standardizing this for temperature and hematocrit. Average vascular resistance and standard deviation for the gracilis, rectus, and latissimus flaps was 10.34 +/- 7.77 mmHg per milliliter per minute, 2.79 +/- 1.50 mmHg per milliliter per minute, and 3.17 +/- 1.05 mmHg per milliliter per minute respectively. An inverse relationship between muscle vascular resistance and flap mass was found (p < 0.001). This indicates that larger muscles have less vascular resistance. The decreased resistance gives rise to higher flow rates and, as a result, potentially improved vein graft patency. The clinical implication is that a larger flap should be used when high flow-through is critical. The role of flap vascular territory makeup continues to be pursued.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».