An In Vitro Model of Aortic Stenosis for the Assessment of Transcatheter Aortic Valve Implantation
Notice bibliographique
Résumé
A significant number of elderly patients with severe symptomatic aortic stenosis are denied surgical aortic valve replacement (SAVR) because of high operative risk. Transcatheter aortic valve implantation (TAVI) has emerged as a valid alternative to SAVR in these patients. One of the main characteristics of TAVI, when compared to SAVR, is that the diseased native aortic valve remains in place. For hemodynamic testing of new percutaneous valves and clinical training, one should rely on animal models. However, the development of an appropriate animal model of severe aortic stenosis is not straightforward. This work aims at developing and testing an elastic model of the ascending aorta including a severe aortic stenosis. The physical model was built based on a previous silicone model and tested experimentally in this study. Experimental results showed that the error between the computer-aided design (CAD) file and the physical elastic model was <5%, the compliance of the ascending aorta was 1.15 ml/mm Hg, the effective orifice area (EOA) of the stenotic valve was 0.86 cm2, the peak jet velocity was 4.9 m/s and mean transvalvular pressure gradient was 50 mm Hg, consistent with as severe. An EDWARDS-SAPIEN 26 mm valve was then implanted in the model leading to a significant increase in EOA (2.22 cm2) and a significant decrease in both peak jet velocity (1.29 m/s) and mean transvalvular pressure gradient (3.1 mm Hg). This model can be useful for preliminary in vitro testing of percutaneous valves before more extensive animal and in vivo tests.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».