Experimental investigation of the flow downstream of a dysfunctional bileaflet mechanical aortic valve
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical heart valve replacement is the preferred alternative in younger patients with severe symptomatic aortic valve disease. However, thrombus and pannus formations are common complications associated with bileaflet mechanical heart valves. This leads to risks of valve leaflet dysfunction, a life-threatening event. In this experimental study, we investigate, using time-resolved planar particle image velocimetry, the flow characteristics in the ascending aorta in the presence of a dysfunctional bileaflet mechanical heart valve. Several configurations of leaflet dysfunction are investigated and the induced flow disturbances in terms of velocity fields, viscous energy dissipation, wall shear stress, and accumulation of viscous shear stresses are evaluated. We also explore the ability of a new set of parameters, solely based on the analysis of the normalized axial velocity profiles in the ascending aorta, to detect bileaflet mechanical heart valve dysfunction and differentiate between the different configurations tested in this study. Our results show that a bileaflet mechanical heart valve dysfunction leads to a complex spectrum of flow disturbances with each flow characteristic evaluated having its own worst case scenario in terms of dysfunction configuration. We also show that the suggested approach based on the analysis of the normalized axial velocity profiles in the ascending aorta has the potential to clearly discriminate not only between normal and dysfunctional bilealfet heart valves but also between the different leaflet dysfunction configurations. This approach could be easily implemented using phase-contrast MRI to follow up patients with bileaflet mechanical heart valves.
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Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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 découle