New synthetic mitral valve model for human prolapsed mitral valve reconstructive surgery for training
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
The training process of young surgeons is highly desirable in order for them to gain an understanding of the quality of care and patient safety required during cardiac surgeries, however, it may take a few years of practice in order for them to properly develop these skills. Artificial life-like platforms and models are extremely recommended for teaching hands-on and real-world practice in both junior and even experienced medical professionals and surgeons. Suitable and accessible training tools are of significant importance for simulating a particular surgery in order to provide practice opportunities for a specific surgical procedure. In this study, we focussed on the simulation of the human mitral valve prolapse reconstructive surgery. An innovative, artificial, biomimetic model was designed and fabricated made of Cryogel biomaterial developed in our lab that is suitable for the precise practice on the mitral valve prolapse model. The proposed model is mainly made up of polyvinyl alcohol (PVA) cryogel, which is designed to resemble the geometric and mechanical properties of a diseased (prolapse) mitral valve. We simulated the constructive prolapsed mitral valve surgery entirely on a synthetic platform. The platform was made available to four certified cardiac surgeon and there were unanimously very positive with no considerable differences in the procedural assessments between them. The proposed model has a similar appearance and texture to that of a diseased mitral valve and holds consistent mechanical properties to those of the real tissue. The offered technology may be used for other cardiothoracic reconstructive surgeries with high precision and consistency.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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