Computational evaluation of laparoscopic sleeve gastrectomy
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
LSG is one of the most performed bariatric procedures worldwide. It is a safe and effective operation with a low complication rate. Unsatisfactory weight loss/regain may occur, suggesting that the operation design could be improved. A bioengineering approach might significantly help in avoiding the most common complications. Computational models of the sleeved stomach after LSG were developed according to bougie size (range 27-54 Fr). The endoluminal pressure and the basal volume were computed at different intragastric pressures. At an inner pressure of 22.5 mmHg, the basal volume of the 54 Fr configuration was approximately 6 times greater than that of the 27 Fr configuration (57.92 ml vs 9.70 ml). Moreover, the elongation distribution of the gastric wall was assessed to quantify the effect on mechanoreceptors impacting satiety by differencing regions and layers. An increasing trend in elongation strain with increasing bougie size was observed in all cases. The most stressed region and layer were the antrum (approximately 25% higher stress than that in the corpus at 37.5 mmHg) and mucosa layer (approximately 7% higher stress than that in the muscularis layer at 22.5 mmHg), respectively. In addition, the pressure-volume behaviors were reported. Computational models and bioengineering methods can help to quantitatively identify some critical aspects of the "design" of bariatric operations to plan interventions, and predict and increase the success rate. Moreover, computational tools can support the development of innovative bariatric procedures, potentially skipping invasive approaches.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle