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Enregistrement W2331022250 · doi:10.1097/01.prs.0000122235.09892.da

The Subscapular Arterial Tree as a Source of Microvascular Arterial Grafts

2004· article· en· W2331022250 sur OpenAlexaff
S Valnícek, Matthew Mosher, Jason K. Hopkins

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArterial treeMedicineCadaverArteryAnatomyForearmArterial bloodArterial dissectionDissection (medical)SurgeryCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The subscapular arterial tree may be used as a source of microvascular grafts to replace damaged or diseased portions of arteries, particularly in the hand and forearm. By studying cadaver dissections, it is possible to estimate the number of branches that may be found at different arterial segment lengths from the origin of the subscapular artery. Fifty-five preserved cadaver subscapular arterial trees were dissected, and the branching patterns were documented. Three major arterial branching patterns of the subscapular artery were observed with one, two, and three major branches to the serratus anterior in 60 percent, 29 percent, and 9 percent of the cases, respectively. The authors determined the number of 1-mm-diameter, 1-cm-long branches arising from each of six 3-cm regions of the arterial tree measured from the origin of the subscapular artery to the end of the longest terminal branch. The probability of finding at least one usable terminal branch that is at least 12.0 cm in length was found to be 98 percent. Typically, there are two to five useful branches at this distance. Such information may help surgeons fine tune their process of selecting an appropriate arterial donor site for a particular arterial defect and supports the use of the subscapular arterial tree as a donor site for microvascular arterial grafts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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