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Enregistrement W2120829093 · doi:10.1098/rsif.2010.0228

Biaxial biomechanical properties of self-assembly tissue-engineered blood vessels

2010· article· en· W2120829093 sur OpenAlexaff
Michael T. Zaucha, Robert Gauvin, François A. Auger, Lucie Germain, Rudolph L. Gleason

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensHôpital du Saint-Sacrement
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésAdventitiaBiomedical engineeringCompliance (psychology)Native tissueMaterials scienceTissue engineeringNanotechnologyAnatomyEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Along with insights into the potential for graft success, knowledge of biomechanical properties of small diameter tissue-engineered blood vessel (TEBV) will enable designers to tailor the vessels' mechanical response to closer resemble that of native tissue. Composed of two layers that closely mimic the native media and adventitia, a tissue-engineered vascular adventitia (TEVA) is wrapped around a tissue-engineered vascular media (TEVM) to produce a self-assembled tissue-engineered media/adventia (TEVMA). The current study was undertaken to characterize the biaxial biomechanical properties of TEVM, TEVA and TEVMA under physiological pressures as well as characterize the stress-free reference configuration. It was shown that the TEVA had the greatest compliance over the physiological loading range while the TEVM had the lowest compliance. As expected, compliance of the SA-TEBV fell in between with an average compliance of 2.73 MPa(-1). Data were used to identify material parameters for a microstructurally motivated constitutive model. Identified material parameters for the TEVA and TEVM provided a good fit to experimental data with an average coefficient of determination of 0.918 and 0.868, respectively. These material parameters were used to develop a two-layer predictive model for the response of a TEVMA which fit well with experimental data.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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