Shockwave Frequency Affects Fragmentation in a Kidney Stone Model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To study the effect of altering shockwave frequency on the efficiency of stone fragmentation using the MFL 5000 spark-gap lithotripter. MATERIALS AND METHODS: Standardized solid plaster stones, 12.0 +/- 0.5 mm in diameter, were fragmented at an energy setting of 20 kV. The shockwave frequencies tested were 60, 80, and 117 per minute. Stones were fragmented throughout the entire lifespan of the electrode, from 0 to >100% consumption, at each frequency tested. Electrode pressure output was studied for each frequency. RESULTS: A greater number of shocks was required to fragment the plaster balls at higher frequencies (regression coefficient 1.93; p < 0.003). An inverse relation was found between the number of shocks necessary to break the stones and electrode consumption (regression coefficient -2.16; p < 0.001). The analysis of delivered pressure from the electrode failed to demonstrate a linear relation with frequency (regression coefficient -0.40; p < 0.728) or consumption (regression coefficient -1.11; p < 0.158). CONCLUSIONS: The number of shocks required to fragment a stone is influenced in part by the frequency at which the shockwaves are delivered. Increasing the shockwave frequency from 60 to 117 per minute in this study caused a significant rise in the number of shocks required to break the stone. The pressure output of the electrode was similar at the frequencies tested, thus making the difference in stone fragmentation secondary to the mechanism of stone disintegration and not the function of the electrode.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».