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Enregistrement W2952414336 · doi:10.71781/15411

Three-Dimensional Model of the Release and Diffusion of Paclitaxel in the Stent-Polymer-Wall-Lumen System of a Blood Vessel

2018· dissertation· en· W2952414336 sur OpenAlexfundno aff
Steven J. Lamontagne

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPaclitaxelLumen (anatomy)DiffusionStentBlood vesselMaterials sciencePolymerBiomedical engineeringMedicineSurgeryComposite materialInternal medicinePhysicsThermodynamicsChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les stents sont utilisés en cardiologie interventionnelle pour garder ouvert un vaisseau malade. Les nouveaux stents sont recouverts d’un agent médicinal pour prévenir l’obstruction prématurée suite à la prolifération de cellules musculaires lisses (CML) dans la lumière du vaisseau. Afin de réaliser le taux nécessaire de largage de médicament pendant la période thérapeutique désirée, la tendance est aux largages biphasiques ou possiblement polyphasiques à partir d’un mélange de polymères dégradables. Blanchet-Delfour-Garon [7] ont introduit une équation différentielle ordinaire quadratique à 2 paramètres et Garon-Delfour [42] une équation différentielle partielle 3D quadratique à 2 paramètres pour caractériser la dynamique du largage du médicament pour chaque polymère. Les deux paramètres de ces modèles peuvent être obtenus expérimentalement à partir du protocole de mesures de Lao et al. pour des polymères purs et pour des mélanges de polymères en créant des conditions de réservoir infini. Ces équations constituent un outil pratique pour simuler numériquement et théoriquement le largage 3D d’un médicament imprégné dans une mince couche de polymère vers la paroi et la lumière du vaisseau sanguin aux fins d’évaluation et de design d’un stent. L’objectif principal de la recherche était de passer d’une surface plate de polymère à la surface courbe qui recouvre un véritable stent de géométrie complexe. En premier lieu, le modèle à diffusion linéaire (et les résultats) de Delfour Garon-Longo [31] pour un vaisseau modélisé par un cylindre droit ont été généralisés au cas d’un vaisseau avec surface cylindrique courbe en introduisant les conditions de transparence appropriées à l’entrée et à la sortie. Ce modèle a ensuite été utilisé pour obtenir les équations de la dose et de la concentration normalisée. En second lieu, les conditions de transparence et le largage quadratique ont été intégrés à l’équation aux dérivées partielles 3D de Garon-Delfour [42]. Ce deuxiéme modèle non linéaire a ensuite été utilisé pour étudier la concentration normalisée en fonction de l’épaisseur du polymère et de la constante de diffusion du milieu ambiant.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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