Third Prize: The Impact of Fluid Environment Manipulation on Shockwave Lithotripsy Artificial Calculi Fragmentation Rates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Studies have suggested that shockwave lithotripsy (SWL) stone fragmentation rates can be affected by characteristics of the fluid media surrounding the stone, although evidence to implicate the impact of urine specific gravity (SG) is limited and inconclusive. Our aim is to further explore the impact fluid media and SGs have on stone fragmentation using a variable focus lithotripter. MATERIALS AND METHODS: Artificial stones were presoaked for 24 hours in urine and then shocked in various fluid media including artificial urine (SG 1.010 control, 1.020, and 1.07), human pooled urine (HPU), degassed HPU, Pentastarch, 100% and 30% contrast, degassed 30% contrast, 100% ethanol, deionized water (dH(2)O), degassed dH(2)O, 5% glucose, Ringer lactate, 0.9% saline, glycerol, whole blood, and lubricating gel. After soaking, SWL using the Modulith SLX-F2 electromagnetic lithotripter was performed. Fragments were dried and sieved using a 4-mm diameter opening grid. Fragments >4 mm were weighed and fragmentation coefficients (FCs) calculated (pre-SWL weight - post-SWL weight)/(pre-SWL weight) × 100. Fifteen stones were shocked for each fluid group. RESULTS: Fluid type, viscosity, and degassing all significantly impacted stone fragmentation. While the solutions' SG, per se, did not appear to affect stone fragmentation, the use of degassed 30% contrast significantly improved stone destruction over the SG 1.010 artificial urine control (95.3% vs 71.4, P < 0.01). Furthermore, degassing improved comminution rates by increasing the number of completely fragmented stones (FC = 100%). Using degassed 30% contrast, 12/15 stones were completely fragmented, compared with only 2/15 in the control group (P = 0.007). Among the whole blood, glycerol, and lubricating gel groups, only 1/15, 0/15, and 1/15 stones reached 100% FC respectively in the narrow focus, possibly because of the detrimental impact of increased viscosity. CONCLUSIONS: Different fluid media can significantly affect FC in vitro. Among the various fluids tested, degassed 30% contrast significantly increased the FC and total number of completely fragmented stones.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,009 |
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 ».