Implantation of a Coronary Stent Into the Canaliculus of a Human Cadaver: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the possibility of implanting a drug-eluting coronary stent into the canaliculus of a human cadaver. METHODS: The punctum and canaliculus of an embalmed human cadaver were identified and dilated using a punctum dilator and Bowman probes. At this stage, the integrity of the lacrimal drainage system was assessed by dacryoendoscopy. A drug-eluting coronary stent, which was collapsed around a balloon at the tip of a catheter, was inserted into the canaliculus. The balloon was inflated to expand and lock the spring-like stent into position. The balloon catheter was then deflated and removed from the canaliculus. Dacryoendoscopy was used once again to assess the position of each stent after implantation. RESULTS: The four canaliculi of one human cadaver were successfully identified, dilated, and intubated using drug-eluting coronary stents. Dacryoendoscopy confirmed that each stent achieved a satisfactory position within the canaliculi. The seamless integration of the stent with the surrounding tissues resulted in a significant dilation of the canaliculi. The procedure was deemed short and simple, with the time required to implant a stent into the canaliculus and asses its position being less than a minute. CONCLUSIONS: Canalicular obstructions can often be a source of therapeutic challenges. Our pilot study shows that a drug-eluting coronary stent can be implanted with precision into the canaliculus of a human cadaver. We propose that at least some canalicular obstructions could be treated using a novel rigid mesh tube similar to drug-eluting coronary stents.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».