Biomechanics of Aortic Dissection: A Comparison of Aortas Associated With Bicuspid and Tricuspid Aortic Valves
Notice bibliographique
Résumé
Background Current methods for aortic dissection risk assessment are inadequate for patients with ascending aortic aneurysms associated with either bicuspid aortic valves (BAVs) or tricuspid aortic valves (TAVs). Biomechanical testing of aortic tissue may provide novel insights and biomarkers. Methods and Results From March 2017 to August 2019, aneurysmal ascending aortas (BAV=23, TAV=23) were collected from elective aortic surgery, normal aortas from transplant donors (n=9), and dissected aortas from surgery for aortic dissection (n=7). These aortas underwent delamination testing in simulation of aortic dissection. Biaxial tensile testing was performed to determine modulus of elasticity (aortic stiffness), and energy loss (a measure of efficiency in performing the Windkessel function). Delamination strength ( S d ) was lowest in dissected aortas (18±6 mN/mm) and highest in normal aortas (58±16 mN/mm), and aneurysms fell in between, with greater S d in the BAV group (37±10 mN/mm) than the TAV group (27±10 mN/mm) ( P <0.001). Bicuspid aortopathy was associated with greater stiffness ( P <0.001), while aneurysms with TAV demonstrated greater energy loss ( P <0.001). S d decreased by 7.8±1.2 mmol/L per mm per decade of life ( r 2 =0.45, P <0.001), and it was significantly lower for patients with hypertension ( P =0.001). S d decreased by 6.1±2.1 mmol/L per mm with each centimeter increase in aortic diameter ( r 2 =0.15, P =0.007). Increased energy loss was associated with decreased S d ( r 2 =0.41), whereas there was no relationship between S d and aortic stiffness. Conclusions Aneurysms with BAV had higher S d than those with TAV, suggesting that BAV was protective. Energy loss was lower in aneurysms with BAV, and inversely associated with S d , representing a potential novel biomarker.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».