Porcine liver injury model to assess tantalum-containing bioactive glass powders for hemostasis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluates compositions of tantalum-containing mesoporous bioactive glass (Ta-MBG) powders using a porcine fatal liver injury model. The powders based on (80- x )SiO 2 -15CaO-5P 2 O 5 - x Ta 2 O 5 compositions with x = 0 (0Ta/Ta-free), 1 (1Ta), and 5 (5Ta) mol% were made using a sol–gel process. A class IV hemorrhage condition was simulated on the animals; hemodynamic data and biochemical analysis confirmed the life-threatening condition. Ta-MBGs were able to stop the bleeding within 10 min of their application while the bleeds in the absence of any intervention or in the presence of a commercial agent, Arista TM (Bard Davol Inc., Rhode Island, USA) continued for up to 45 min. Scanning electron microscopy (SEM) imaging of the blood clots showed that the presence of Ta-MBGs did not affect clot morphology. Rather, the connections seen between fibrin fibers of the blood clot and Ta-MBG powders point towards the powders’ surfaces embracing fibrin. Histopathological analysis of the liver tissue showed 5Ta as the only composition reducing parenchymal hemorrhage and necrosis extent of the tissue after their application. Additionally, 5Ta was also able to form an adherent clot in worst-case scenario bleeding where no adherent clot was seen before the powder was applied. In vivo results from the present study agree with in vitro results of the previous study that 5Ta was the best Ta-MBG composition for hemostatic purposes.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».