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Enregistrement W2346155167 · doi:10.1002/jbm.b.33702

Still room for improvement: Preclinical and bench testing of a thin‐strut cobalt–chromium bare‐metal stent with passive coating

2016· article· en· W2346155167 sur OpenAlexfundno aff
Eric Wittchow, Sonja Hartwig

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBristol-Myers Squibb Canada
Mots-clésStentBare-metal stentBiomedical engineeringDrug deliveryDrug-eluting stentMaterials scienceMedicineSurgeryRestenosisNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a renewed interest in bare-metal stent (BMS) design as degradable polymer coatings are increasingly used as drug-delivery vehicles in drug-eluting stents (DESs), leaving it to the BMS platform to determine the long-term outcome of DES treatment. In this study comprising preclinical and bench tests, we compare two modern thin-strut BMSs of different design. Angiography, morphometry, and histopathology data were acquired in a porcine coronary artery model in a 28-day single-stent study (13 hybrid farm pigs) and in a 90-day overlapping-stent study (8 Yucatan mini-pigs). Standardized bench tests including ion release test were performed to compare mechanical performance of the two stent systems. We found that the optimized stent group induced significantly less neointimal formation and less inflammation than Multi-Link Vision in both (single stent and overlapping stent) porcine studies. The higher efficacy was also associated with a markedly reduced release of cobalt, nickel, chromium, and tungsten ions in physiological solution and better performance in mechanical delivery tests. In conclusion, a further increase in efficacy and better safety profile than the well-known Multi-Link Vision BMS can be achieved by careful optimization of the BMS backbone. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J Biomed Mater Res Part B: Appl Biomater, 105B: 1612-1621, 2017.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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