Ultrasound elastography monitoring reveals a decline in shear wave attenuation and clot viscosity after recombinant tissue plasminogen activator treatment of blood clots
Notice bibliographique
Résumé
Deep vein thrombosis is one of the leading causes of disability and serious illness and can become fatal. The lytic recombinant tissue plasminogen activator (rt-PA) is the main drug used for clot lysis and rapid normalization of venous blood flow. Less than 40% of patients who receive rt-PA treatment have improved blood flow. In this study, we quantitatively monitor the rt-PA treatment in in-vitro blood clots with ultrasound elastography. An acoustic radiation force imaging sequence was implemented on a research ultrasound system to remotely generate shear waves inside the blood clot samples. Porcine blood samples from two different pigs were bought from a local slaughterhouse. Clots of varying viscoelasticity were prepared by allowing different coagulation time between 30 min to 3 days in borosilicate glass pipettes. The clots were then embedded in gelatin-agar phantoms to perform ultrasound measurements. Another batch of clots from the same blood samples was treated with rt-PA drug for 30 min, and ultrasound measurements were performed after treatment. In 11 samples, variations in SW speed before and after rt-PA treatment were not found to be statistically significant (>0.05). However, SW attenuation and clot viscosity declined significantly after rt-PA treatment by 33.49% ± 31.07% (<0.05) and 33.33% ± 35.72% (<0.05). The results indicate that SW attenuation and viscosity can be used to monitor DVT treatment, and clot viscosity may emerge as an important biomarker for clot staging.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».