Flow through a defective mechanical heart valve: A steady flow analysis
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 250,000 valve replacement operations occur annually around the world and more than two thirds of these operations use mechanical heart valves (MHV). These valves are subject to complications such: pannus and/or thrombus formation. Another potential complication is a malfunction in one of the valve leaflets. Although the occurrence of such malfunctions is low, they are life-threatening events that require emergency surgery. It is, therefore, important to develop parameters that will allow an early non-invasive diagnosis of such valve malfunction. In the present study, we performed numerical simulations of the flow through a defective mechanical valve under several flow and malfunction severity conditions. Our results show that the flow upstream and downstream of the defective valve is highly influenced by malfunction severity and this resulted in a misleading improvement in the correlation between simulated Doppler echocardiographic and catheter transvalvular pressure gradients. In this study, we were also able to propose and test two potential non-invasive parameters, using Doppler echocardiography and phase contrast magnetic resonance imaging, for an early detection of mechanical heart valve malfunction. Finally, we showed that valve malfunction has a significant impact on platelet activation and therefore on thrombus formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».