Optimal In Situ Fenestration Technique With Laser Perforation and Balloon Dilation for Aortic Stent-Grafts
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the response of various stent-grafts after laser fenestration and dilation with noncompliant balloons to determine the optimal therapeutic combination for this treatment technique. MATERIALS AND METHODS: Five aortic stent-grafts were evaluated ex vivo: the Bolton RelayPlus, Jotec E-vita Thoracic 3G, Medtronic Valiant, Cook Zenith Alpha, and Vascutek Anaconda. Small holes were created using an excimer laser with the grafts submerged in saline. Five rows of 5 fenestrations were created, 4 holes in each row were dilated once with a 6-, 8-, 10-, or 12-mm-diameter noncompliant balloon to the specified nominal pressure (one hole served as the control). The saline solution from each stent-graft was collected and qualitatively analyzed for debris. The fenestrations were evaluated under light and scanning electron microscopes. The maximum diameter and area for each fenestration were measured. The direction and length of tears were assessed. RESULTS: when using balloons of 6- and 8-mm diameter, respectively. The 10- and 12-mm-diameter balloons caused a significant increase in area, variability, and tearing. The Anaconda graft tended to tear in the weft direction, while the other devices tore in the warp direction when using the 10- and 12-mm-diameter balloons. Dilation of the RelayPlus and Anaconda grafts with 6- and 8-mm-diameter balloons provided minimal tearing and precise fenestrations. Melted fiber remnants were observed after filtration of the saline solution for all devices. CONCLUSION: Laser fenestration and dilation with noncompliant balloons is a relatively simple and reproducible option for revascularization in urgent, complex aortic endovascular repairs. In our model, large balloons (ie, >10 mm) increased the destruction and tearing of the fabric. The maximum dilation recommended is 6 to 8 mm to avoid significant tears. Development of stent-grafts or novel fabrics designed explicitly for fenestration is needed to reduce potential complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».