Promoting Suitable Hemodynamic Conditions for Thrombus Formation in Abdominal Aortic Aneurysms With Multilayer Stents
Notice bibliographique
Résumé
Multilayer stents or flow modulators are novel devices used for endovascular repair of abdominal aortic aneurysms (AAAs) in patients with unsuitable or complex endovascular geometries. The use of this device is still controversial due to insufficient patient follow-up data and the lack of CFD studies addressing the problem. In this work, we present a methodology to design the flow resistance characteristics needed from multilayer stents to induce suitable hemodynamic conditions inside the aneurysm sac. A hypothetical AAA geometry with and without the device is employed to study the impact on hemodynamic factors of interest such as: the shear stress and pressure distribution on the aneurysm wall, their maximum and average values, and the flow fields inside the aneurysm sac. To model the stent, the porosity and the flow resistance values are used to scale the mass and the Naviers’Stokes equations, including the contribution of the flow resistance on the momentum source term. Through a sensitivity study, the magnitude of the porosity is systematically varied to find the resistance profile that promotes suitable hemodynamic conditions inside the AAA, consistent with the goal of promoting intraluminal thrombus formation. Our results have important implications for designing the layer structures of the multilayer stent to reduce the risks of aneurysm rupture.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».