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Enregistrement W2006647527 · doi:10.1163/156856202320253974

Cardiopulmonary bypass technology transfer: musings of a cardiac surgeon

2002· review· en· W2006647527 sur OpenAlexaff
Fraser D. Rubens

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomaterials Science Polymer Edition · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTerumoBadan Riset dan Inovasi Nasional
Mots-clésCardiopulmonary bypassHeparinBiomaterialBiocompatible materialMedicineCardiac surgeryCirculatory systemBiomedical engineeringIntensive care medicineSurgeryCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of cardiopulmonary bypass (CPB) has been one of the greatest technical advancements in cardiovascular medicine. With heparin anticoagulation, this device can safely replace the circulatory and gas-exchanging functions of the heart and lung, facilitating complex cardiac operations. Limitations still exist however, related to blood reactions at the biomaterial surface, such as cell activation, inflammation and low-grade thrombosis. In this brief review, the thought processes which paralleled the development of CPB biocompatible surfaces such as heparin-coating, will be explored, as well as current theories on the suspected mechanisms by which heparin-coated surfaces act as an anti-inflammatory device during CPB. Results with new surfaces for CPB designed to capitalize on superior protein adsorption properties, such as surface modifying additive (SMA) and poly (2-methoxyethylacrylate) (PMEA), will also be described. Finally, the significance of biomaterial-independent blood activation will be discussed, emphasizing the current need to develop strategies utilizing optimal biomaterials, modified surgical technique and pharmacologic therapy to minimize the systemic complications of CPB.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations22
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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