Air leaks: stapling affects porcine lungs biomechanics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During thoracic operations, surgical staplers resect cancerous tumors and seal the spared lung. However, post-operative air leaks are undesirable clinical consequences: staple legs wound lung tissue. Subsequent to this trauma, air leaks from lung tissue into the pleural space. This affects the lung’s physiology and patients’ recovery. The objective is to biomechanically and visually characterize porcine lung tissue with and without staples in order to gain knowledge on air leakage following pulmonary resection. Therefore, a syringe pump filled with air inflates and deflates eleven porcine lungs cyclically without exceeding 10 cmH 2 O of pressure. Cameras capture stereo-images of the deformed lung surface at regular intervals while a microcontroller simultaneously records the alveolar pressure and the volume of air pumped. The raw images are then used to compute tri-dimensional displacements and strains with the Digital Image Correlation method (DIC). Air bubbles originated at staple holes of inner row from exposed porcine lung tissue due to torn pleural on costal surface. Compared during inflation, left upper or lower lobe resections have similar compliance (slope of the pressure vs volume curve), which are 9% lower than healthy lung compliance. However, lower lobes statistically burst at lower pressures than upper lobes ( p- value<0.046) in ex vivo conditions confirming previous clinical in vivo studies. In parallel, the lung deformed mostly in the vicinity of staple holes and presented maximum shear strain near the observed leak location. To conclude, a novel technique DIC provided concrete evidence of the post-operative air leaks biomechanics. Further studies could investigate causal relationships between the mechanical parameters and the development of an air leak.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».