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Enregistrement W3176590917 · doi:10.1136/bmjstel-2021-000868

3D printed ascending aortic simulators with physiological fidelity for surgical simulation

2021· article· en· W3176590917 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMJ Simulation & Technology Enhanced Learning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic aneurysm repair treatments
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStiffnessMaterials scienceUltimate tensile strength3d printedBiomedical engineeringBending stiffnessTensile testingComposite materialMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Three-dimensional (3D) printed multimaterial ascending aortic simulators were created to evaluate the ability of polyjet technology to replicate the distensibility of human aortic tissue when perfused at physiological pressures. Methods: Simulators were developed by computer-aided design and 3D printed with a Connex3 Objet500 printer. Two geometries were compared (straight tube and idealised aortic aneurysm) with two different material variants (TangoPlus pure elastic and TangoPlus with VeroWhite embedded fibres). Under physiological pressure, β Stiffness Index was calculated comparing stiffness between our simulators and human ascending aortas. The simulators' material properties were verified by tensile testing to measure the stiffness and energy loss of the printed geometries and composition. Results: The simulators' geometry had no effect on measured β Stiffness Index (p>0.05); however, β Stiffness Index increased significantly in both geometries with the addition of embedded fibres (p<0.001). The simulators with rigid embedded fibres were significantly stiffer than average patient values (41.8±17.0, p<0.001); however, exhibited values that overlapped with the top quartile range of human tissue data suggesting embedding fibres can help replicate pathological human aortic tissue. Biaxial tensile testing showed that fiber-embedded models had significantly higher stiffness and energy loss as compared with models with only elastic material for both tubular and aneurysmal geometries (stiffness: p<0.001; energy loss: p<0.001). The geometry of the aortic simulator did not statistically affect the tensile tested stiffness or energy loss (stiffness: p=0.221; energy loss: p=0.713). Conclusion: We developed dynamic ultrasound-compatible aortic simulators capable of reproducing distensibility of real aortas under physiological pressures. Using 3D printed composites, we are able to tune the stiffness of our simulators which allows us to better represent the stiffness variation seen in human tissue. These models are a step towards achieving better simulator fidelity and have the potential to be effective tools for surgical training.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,336 · 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