A systematic characterization of the factors influencing polymerization and dynamic behavior of n-butyl cyanoacrylate
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Brain arteriovenous malformations are abnormal connections between arteries and veins without an intervening capillary bed. Endovascular glue embolization with N-butyl cyanoacrylate (NBCA) is an accepted form of treatment. The reported complication rates vary widely from 2% to 15%, and timing of polymerization appears to play a major role. Additionally, the interaction between NBCA and vessel surface as well as the presence of biological catalysts are poorly understood. METHODS: Polymerization time was measured for mixtures of Lipiodol/NBCA of 50/50, 70/30, and 60/40. The influence of pH, temperature, and the presence of biological catalysts on polymerization time was investigated. Contact angles were measured on polyvinyl alcohol cryogel (PVA-C), silicone, and endothelial surfaces in a submerged aqueous environment to assess physical surface interactions. High speed video analysis of glue injection through a microcatheter was performed to characterize simulated coaxial flow. RESULTS: NBCA polymerization rate increased with pH and temperature. A hydrophilic surface such as PVA-C was better than silicone at mimicking the physical properties of endothelium. Live endothelium provided a catalytic surface that at least doubled the rate of polymerization. Blood products further increased the polymerization rate in the following order (slowest to fastest): plasma, platelets, red blood cells (RBCs), and lysed RBCs. These factors could explain the discrepancy between in vitro and in vivo results reported in the current literature. High speed video analysis of NBCA injection showed dripping to jetting transition with significant wall effect which deviated from previous ideal assumptions. CONCLUSIONS: The determinants of NBCA polymerization rate are multifactorial and dependent mainly on the presence of biological catalysts coupled with flow related wall interaction.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».