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Enregistrement W2093714952 · doi:10.1002/lsm.10000

Vascular procedures that thermo‐coagulate collagen reduce local platelet deposition and thrombus formation: Laser and laser‐thermal versus balloon angioplasty

2001· article· en· W2093714952 sur OpenAlexaff
George S. Abela, Elie Hage-Korban, Takanobu Tomaru, Gérald Barbeau, Oliver G. Abela, Stephan E. Friedl

Notice bibliographique

RevueLasers in Surgery and Medicine · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésThrombogenicityPlateletThrombusAngioplastyBiomedical engineeringMedicineBalloonCoagulationThrombosisLumen (anatomy)SurgeryMaterials sciencePathologyCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Exposure of the arterial wall matrix to blood leads to platelet deposition resulting in thrombosis. Because heat alters tissue matrix we proposed that heating reduces platelet deposition. STUDY DESIGN/MATERIALS AND METHODS: Sixty arterial homografts (15 dogs) were mounted in an arterio-venous "shunt." Interventions included balloon angioplasty (BA), direct laser (LA), laser-thermal (LTA), and combined LTABA. 111Indium-labeled platelets were circulated, radio activity measured, and homografts processed for histology. RESULTS: Radioactivity count (mean+/- SE) at BA sites (13,853+/-3,192 cpm/cm(2)) was greater than LA (7,038+/-981), LTA (5,294 +/-1,145), LTABA (6,176+/-1,571), and control (1,826+/-339), P<0.05. Electron microscopy showed fewer platelets at LA, LTA, and control than BA sites. BA spread the collagen on the arterial lumen while heat gelled collagen and confined it to the arterial media. CONCLUSIONS: Heating the artery and gelling collagen during LA, LTA, or LTABA significantly reduced thrombogenicity.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,816

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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