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Enregistrement W2963490373 · doi:10.1109/jtehm.2019.2919029

Defining the Relationship Between Compressive Stress and Tissue Trauma During Laparoscopic Surgery Using Human Large Intestine

2019· article· en· W2963490373 sur OpenAlexafffund
Amanda Farah Khan, Matthew Kenneth MacDonald, Catherine Streutker, Corwyn Rowsell, James M. Drake, Teodor Grantcharov

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntestinal and Peritoneal Adhesions
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHospital for Sick ChildrenMuscular Dystrophy CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésMedicineCompression (physics)Compressive strengthPerforationAdhesionPathologicalSepsisSurgeryPathologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive magnitudes of compressive stress exerted on gastrointestinal tissues can lead to pathological scar tissue or adhesion formation, bleeding, inflammation or even death from bowel perforation and sepsis. It is currently unknown however, at exactly what magnitude of compressive stress that these pathologies occur. A novel simple compressive device was engineered to provide an objective means of producing discrete compressive stresses on human tissues. Samples of human large intestine (colon) were removed from consenting patients as a part of their standard surgical procedure. These samples were compressed with a range of loads normally produced by standard laparoscopic graspers in representative abdominal surgeries. After compression, specimens were processed for histological analysis and assessed. The two independent pathologists who were blinded to stress magnitudes were both able to quantify increasing tissue damage that corresponded to increasing amounts of compressive force. A threshold between 350-450 kPa was discovered that corresponded to both significant serosal thickness change and a positive histological trauma score rating. Whether the tissue injury quantified is pathologic is subject for future in-vivo longitudinal investigation but certainly based on literature, can be the basis of pathological adhesion formation or an area for hemorrhage and scar formation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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