Physical Characteristics of Medical Textile Prostheses Designed for Hernia Repair: A Comprehensive Analysis of Select Commercial Devices
Notice bibliographique
Résumé
Inguinal hernia repairs are among the most frequent operations performed worldwide. This study aims to provide further understanding of structural characteristics of hernia prostheses, and better comprehensive evaluation. Weight, porosity, pore size and other physical characteristics were evaluated; warp knitting structures were thoroughly discussed. Two methods referring to ISO 7198:1998, i.e., weight method and area method, were employed to calculate porosity. Porosity ranged from 37.3% to 69.7% measured by the area method, and 81.1% to 89.6% by the weight method. Devices with two-guide bar structures displayed both higher porosity (57.7%–69.7%) and effective porosity (30.8%–60.1%) than single-guide bar structure (37.3%–62.4% and 0%–5.9%, respectively). Filament diameter, stitch density and loop structure combined determined the thickness, weight and characteristics of pores. They must be well designed to avoid zero effective porosity regarding a single-bar structure. The area method was more effective in characterizing flat sheet meshes while the weight method was perhaps more accurate in describing stereoscopic void space for 3D structure devices. This article will give instructive clues for engineers to improve mesh structures, and better understanding of warp knitting meshes for surgeons.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».