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Enregistrement W2104246413 · doi:10.4236/jbise.2010.37088

Effect of freezing on the passive mechanical properties of arterial samples

2010· article· en· W2104246413 sur OpenAlexaff
Jorge O. Virues Delgadillo, Rouwayda El-Ayoubi, Robert DiRaddo, Savvas G. Hatzikiriakos

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Science and Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésCryopreservationIsotonic salineSalineDimethyl sulfoxideIsotonicPhysiological salineBiomedical engineeringArteryMaterials scienceChemistrySurgeryAnatomyMedicineFisheryAnesthesiaBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little mechanical data is available on human arteries because of the difficulty of testing artery samples often obtained from autopsy, while arteries are still considered “fresh”. Various solutions mimicking the physiological environment have been used to preserve artery samples from harvesting to testing. Cryopreservation might provide a means to preserve the mechanical properties of arteries for days or weeks after harvesting. The objective of this study is to investigate the effect of several preservation methods, including simplified cryopreservation methods, on the passive mechanical properties of arteries. Eighteen fresh cruciform samples were mechanically tested. Samples were divided in three groups based on preservation medium and freezing method: isotonic saline solution, Krebs-Henseleit buffer solution with dimethyl sulfoxide (DMSO), and dipped in liquid nitrogen. In each group, half of the samples were stored at -20℃ and the other half at -80℃. Two months later, all the tissues were thawed at 4℃ and mechanical tests were repeated. Preservation of arteries for two months in Krebs solution with DMSO (at -20℃ or at -80℃) or in isotonic saline solution at -20℃ were the methods that least changed the mechanical properties of the arteries.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations77
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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