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Enregistrement W4294578289 · doi:10.1016/j.rineng.2022.100613

Modelling epidural space heat transfer with air cooling via catheter insertion for spinal cord injury treatment

2022· article· en· W4294578289 sur OpenAlexafffund
Nitin Seth, Michael D. Mohan, Dalya Al-Mfarej, Anne T. Nesathurai, Mostafa H. Sharqawy, Hussein A. Abdullah

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of GuelphUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésEpidural spaceSpinal cordMedicineSpinal cord injuryCatheterAnesthesiaWater coolingSubdural spaceSurgeryMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Localized cooling of the spinal cord has been studied and demonstrated to have therapeutic and protective effects on traumatic spinal cord injury (TSCI). Often, the spinal cord is cooled using closed catheters systems that circulate a cooling fluid into the subdural or epidural space (ES) or alternatively, into the systemic circulation. Whether or not localized cooling of the epidural space can be done using an open catheter system with air, as the cooling medium remains an open question. This paper proposes a manual derivation for modelling the system dynamics of an air-cooled open catheter system to determine the feasibility of a low-cost design. Preliminary experimental testing is also performed to gather evidence of design effectiveness as a proof of concept. The results demonstrate that cooling of the ES can be achieved through routine surgical procedures allowing for the introduction of air into the spinal cord, thus providing cooling effects to assist in TSCI recovery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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