Dynamic laser-based photomodulation of endovascular hydrogel embolization for the treatment of various cerebrovascular disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Endovascular embolization is becoming an increasingly utilized method of treating a variety of neurovascular disorders, including aneurysms, arteriovenous malformations (AVMs), and tumors. Many of the existing limitations of this treatment are related to the embolization agents currently available, including material compaction or migration, disease recurrence, or off-target embolization. Hydrogels are a promising class of materials that may be utilized to address some of these concerns. Methods: We compounded hydrogel formulations that were low-viscosity, shear thinning, photo-sensitive, and radioopaque. We developed a method of intravascular micro-catheter hydrogel delivery with dynamic modulation of hydrogel physical characteristics at the tip of the catheter, via photo-crosslinking with an integrated UV emitting optical fibre. This allowed for rapid transition from liquid to solid state to block blood flow at the vascular target, as well as dynamic modulation to suit the needs of a variety of neurovascular disorders. We performed preliminary testing of this novel methodology in animal models of neurovascular disease. Results: With dynamic modulation of photo-crosslinking, we were able to deliver hydrogels with a viscosity range of up to 10^4 Pa*s. The technique allowed for successful deposition of the hydrogel precursor in animal models for aneurysms, AVMS, and tumors. Post-procedural angiography demonstrated satisfactory occlusion of target vessels without evidence of complications. Conclusions: This novel embolization method holds promise in improving the safety and efficacy of the endovascular treatment of a variety of different pathologies and should be investigated further with direct comparative studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».