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Enregistrement W2082108507 · doi:10.1080/0309190031000081546

Hardware - software co-design of portable functional gastrointestinal stimulator system

2003· article· en· W2082108507 sur OpenAlexaff
Lin Yang, Claudia P. Sanmiguel, Martin P. Mintchev, Turner LE, E. SOFFER

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Engineering & Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterfacingFunctional electrical stimulationPeristalsisMicroprocessorStimulationSoftwareComputer scienceEmbedded systemComputer hardwareBiomedical engineeringMedicineOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the recent years, functional electrical stimulation has been applied to restore impaired motility in the gastrointestinal tract. Unlike other methods of electrical stimulation of the gut, microprocessor-controlled, sequential electrical stimulation has been shown to induce peristalsis and enhance emptying in acute canine gastric and colonic models. This study aims at completing the development of a portable microprocessor-based functional stimulator system consisting of a microelectronic stimulator, patient-specific computer-based real-time software and a programming interfacing device. The ultimate goals of the design are to ensure that (1) the portable stimulator can be efficiently utilized in chronic animal experiments; and (2) the device can be further miniaturized into an implantable version. The designed portable stimulator generates four channel sequential bipolar rectangular pulse trains with programmable parameters within the stimulation requirements obtained from a previously developed computer model. Real-time simulation of colonic peristalsis and a case-specific stimulation model were implemented using patient-specific computer-based software. A chronic canine case study confirmed the feasibility of this microprocessor-controlled stimulation method for future clinical applications in humans.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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