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Enregistrement W3102749014 · doi:10.1115/1.4049088

Design Synthesis and Preliminary Evaluation of a Novel Tool to Noninvasively Characterize Pressurized, Physiological Vessels

2020· article· en· W3102749014 sur OpenAlexafffund
Natasha Jacobson, Mark Driscoll

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Devices · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAbdominal Surgery and Complications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSupine positionBiomedical engineeringMedicineAbdominal wallElasticity (physics)Intensive careSurgeryMaterials scienceIntensive care medicineComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A prolonged increase in intra-abdominal pressure (IAP) is life-threatening, yet commonly seen in intensive care units (ICUs). Despite this, existing clinically accepted IAP measurement techniques are invasive and not inter-rater reliable. As such, it is the effort of this research to develop a direct, noninvasive, handheld tool to measure internal pressures in pressurized, physiological vessels. The novel device uses a localized known pressure (namely, aspiration) to measure resulting tissue deformation, from which internal pressures can be divulged considering the extended Hencky solution. Two male participants were tested with the device to confirm feasibility of the theoretical device function for IAP measurement. Participants' Young's moduli of the abdominal wall were calculated with measured IAP values. Results were consistent with participant body mass indices and overall health. Average measured IAP was 0.42 kPa and 0.46 kPa at supine and inclined positions, respectively. Average measured abdominal wall elasticity was 14.91 kPa and 23.09 kPa at supine and inclined positions, respectively. These preliminary findings suggest the potential use of the device described herein as a measurement system for pressurized vessels, whereas the system will be tested on a larger sample size before recommending clinical use.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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