Improving Surgical Methods for Studying Vascular Grafts in Animal Models
Notice bibliographique
Résumé
While clinical vascular grafting uses an end-to-side surgical method, researchers primarily use end-to-end implant techniques in preclinical models. This may be due in part to the limitations of using small animal models in research. The work presented here provides support and evidence for the improvement of vascular graft implant techniques by demonstrating the successful implantation of experimental grafts into both large and small animal models. Specifically, models of aortoiliac baboon (Papio anubis) bypass and common carotid rabbit (Oryctolagus cuniculus) bypass were used to test vascular grafts for thrombosis and vascular healing after 1 month using an end-to-side anastomosis grafting procedure. Patency was evaluated with ultrasound or histological techniques, and neointimal growth was quantified with histology. In the development of this procedure for small animals, both an end-to-end/end-to-side and an end-to-side/end-to-side configuration were tested in rabbits. One hundred percent of rabbit implants (2/2) with an end-to-end/end-to-side configuration were patent at explant. However, with the end-to-side/end-to-side configuration, 66% (6/9) of rabbit implants and 93% (13/14) of baboon implants remained patent at 1 month, suggesting the importance of replicating the end-to-side method for testing vascular grafts for clinical use. This study describes feasible preclinical surgical procedures, which simulate clinical vascular bypass grafts even in small animals. Widespread implementation of these end-to-side surgical techniques in these or other animals should improve the quality of experimental, preclinical testing and ultimately increase the likelihood of translating new vascular graft technologies into clinical applications.
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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 | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».