Computed tomographic geometrical analysis of surgical treatments for equine recurrent laryngeal neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterize the 3-D geometry of the equine larynx replicating laryngeal hemiplegia and 4 surgical interventions by use of CT under steady-state airflow conditions. Secondly, to use fluid mechanic principles of flow through a constriction to establish the relationship between measured airflow geometries with impedance for each surgical procedure. SAMPLE: 10 cadaveric horse larynges. PROCEDURES: While CT scans were performed, inhalation during exercise conditions was replicated for each of the following 5 conditions: laryngeal hemiplegia, left laryngoplasty with ventriculocordectomy, left laryngoplasty with ipsilateral ventriculocordectomy and arytenoid corniculectomy, corniculectomy, and partial arytenoidectomy for each larynx while CT scans were performed. Laryngeal impedance was calculated, and selected cross-sectional areas were measured along each larynx for each test. Measured areas and constriction characteristics were analyzed with respect to impedance using a multilevel, mixed-effects model. RESULTS: Incident angle, entrance coefficient, outlet coefficient, friction coefficient, orifice thickness, and surgical procedure were significantly associated with upper airway impedance in the bivariable model. The multivariate model showed a significant influence of incident angle, entrance coefficient, and surgical procedure on impedance; however, the orifice thickness became nonsignificant within the model. CLINICAL RELEVANCE: Laryngeal impedance was significantly associated with the entrance configuration for each procedure. This suggested that the equine upper airway, despite having a highly complex geometry, adheres to fluid dynamic principles applying to constrictions within pipe flow. These underlying flow characteristics may explain the clinical outcomes observed in some patients, and lead to areas of improvement in the treatment of obstructive upper airway disease in horses.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».