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Enregistrement W2027355892 · doi:10.1115/1.4006026

A Mechanical Characterization of the Porcine Atria at the Healthy Stage and After Ventricular Tachypacing

2012· article· en· W2027355892 sur OpenAlexaff
Chiara Bellini, Elena S. Di Martino

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomechanical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElasticity and Material Modeling
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMedical Center, University of Pittsburgh
Mots-clésStage (stratigraphy)CardiologyInternal medicineCharacterization (materials science)MedicineMaterials scienceBiologyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atrial fibrillation (AF) is a cardiac arrhythmia that highly increases the risk of stroke and is associated with significant but still unexplored changes in the mechanical behavior of the tissue. Planar biaxial tests were performed on tissue specimens from pigs at the healthy stage and after ventricular tachypacing (VTP), a procedure applied to reproduce the relevant features of AF. The local arrangement of the fiber bundles in the tissue was investigated on specimens from rabbit atria by means of circularly polarized light. Based on this, mechanical data were fitted to two anisotropic constitutive relationships, including a four-parameter Fung-type model and a microstructurally-motivated model. Accounting for the fiber-induced anisotropy brought average R(2) = 0.807 for the microstructurally-motivated model and average R(2) = 0.949 for the Fung model. Validation of the fitted constitutive relationships was performed by means of FEM simulations coupled to FORTRAN routines. The performances of the two material models in predicting the second Piola-Kirchhoff stress were comparable, with average errors <3.1%. However, the Fung model outperformed the other in the prediction of the Green-Lagrange strain, with 9.2% maximum average error. To increase model generality, a proper averaging procedure accounting for nonlinearities was used to obtain average material parameters. In general, a stiffer behavior after VTP was noted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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