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Enregistrement W2143079662 · doi:10.1046/j.1525-1594.2003.07185.x

Outflow Control for Avoiding Atrial Suction in a Continuous Flow Total Artificial Heart

2003· article· en· W2143079662 sur OpenAlexaff
Paul Olegario, Makoto Yoshizawa, Akira Tanaka, Kenichi Abe, Hiroshi Takeda, Tomoyuki Yambe, Shin‐ichi Nitta

Notice bibliographique

RevueArtificial Organs · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulsatile flowSuctionCentrifugal pumpArtificial heartCirculatory systemFlow control (data)Biomedical engineeringRotational speedCardiologyMedicineMechanicsComputer scienceImpellerEngineeringMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous flow blood pumps, such as axial flow and centrifugal pumps, have been gaining interest as circulatory devices for total artificial hearts (TAHs) because of their smaller size and simpler structure compared to pulsatile pumps. However, continuous flow pumps are more prone to atrial wall suction than pulsatile pumps are. Sudden increases in flow rate to meet changes in physiological demand, especially in the left pump, often cause atrial wall suction. In this study, a control algorithm to prevent atrial wall suction from occurring in the left atrium by controlling the rotational speed of the right pump, instead of reducing the cardiac output of the left pump, was developed and investigated. The method was tested in a mock circulatory system and in acute animal experiments with adult goats. Two centrifugal pumps were used to totally replace the circulatory function of the natural heart. The cardiac output of each pump was determined independently by a control algorithm running on a computer connected through a serial interface to the pump driving units. Results showed that left atrial wall suction could be prevented using this method, and that the method could be performed simultaneously with physiological control of the artificial heart.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations26
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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