Energy loss associated with in-vitro modeling of mitral annular calcification
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Study aims were to compare hemodynamics and viscous energy dissipation (VED) in 3D printed mitral valves-one replicating a normal valve and the other a valve with severe mitral annular calcification (MAC). Patients with severe MAC develop transmitral gradients, without the commissural fusion typifying rheumatic mitral stenosis (MS), and may have symptoms similar to classical MS. A proposed mechanism relates to VED due to disturbed blood flow through the diseased valve into the ventricle. METHODS: A silicone model of a normal mitral valve (MV) was created using a transesophageal echocardiography dataset. 3D printed calcium phantoms were incorporated into a second valve model to replicate severe MAC. The synthetic MVs were tested in a left heart duplicator under rest and exercise conditions. Fine particles were suspended in a water/glycerol blood analogue for particle image velocimetry calculation of VED. RESULTS: Catheter mean transmitral gradients were slightly higher in the MAC valve compared to the normal MV, both at rest (3.2 vs. 1.3 mm Hg) and with exercise (5.9 vs. 5.0 mm Hg); Doppler gradients were 2.7 vs. 2.1 mm Hg at rest and 9.9 vs 8.2 mm Hg with exercise. VED was similar between the two valves at rest. During exercise, VED increased to a greater extent for the MAC valve (240%) versus the normal valve (127%). CONCLUSION: MAC MS is associated with slightly increased transmitral gradients but markedly increased VED during exercise. These energy losses may contribute to the exercise intolerance and exertional dyspnea present in MAC patients.
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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 | 0,001 | 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 ».