Comparison of Processing and Sectioning Methodologies for Arteries Containing Metallic Stents
Notice bibliographique
Résumé
The histological study of arteries with implanted metallic scaffolding devices, known as stents, remains a technical challenge. Given that the arterial response to stent implantation can sometimes lead to adverse outcomes, including the re-accumulation of tissue mass within the stent (or in-stent restenosis), overcoming these technical challenges is a priority for the advancement of research and development in this important clinical field. Essentially, the task is to section the stent-tissue interface with the least amount of disruption of tissue and cellular morphology. Although many methacrylate resin methodologies are successfully applied toward the study of endovascular stents by a variety of research laboratories, the exact formulations, as well as subsequent processing and sectioning methodology, remain largely coveted. In this paper, we describe in detail a methyl methacrylate resin-embedding methodology that can successfully be applied to tungsten carbide blade, as well as saw and grinding sectioning methods and transmission electron microscopy. In addition, we present a comparison of the two sectioning methodologies in terms of their effectiveness with regard to morphological, histochemical, and immunohistochemical analyses. This manuscript contains online supplemental material at http://www.jhc.org. Please visit this article online to view these materials.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».