Unveiling the effects of key factors in enhancing gastroesophageal reflux: A fluid-structure analysis before and after laparoscopic sleeve gastrectomy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Gastro-oesophageal reflux disease (GERD) consists in the passage of gastric acid content from the stomach to the oesophagus, causing burns and deteriorating the quality of life. Laparoscopic Sleeve Gastrectomy (LSG) could induce de novo GERD and worsen pre-existing GERD because of the higher gastric pressurisation, reduction of stomach volume and a wider His-angle. In the proposed work, various computational gastric 2D models were developed to understand the effects of variables such as the His-angle, the antral dimension, and the bolus viscosity on the reflux increase. METHODS: Fluid-Structure Interaction (FSI) computational models which couple the solid mechanics of the gastric wall, and the fluid domain of the bolus, have been developed to shed light on biomechanical aspects of GERD after LSG. A closure was imposed to the lower oesophageal sphincter (LES) mimicking what happens physiologically after food intake. RESULTS: Results showed that the configuration prone to higher reflux flow was the post-surgical 65° model with a staple line starting directly from the pylorus without antral preservation, for all considered viscosities. Increasing viscosity, reflux flow decreased. Post-surgical refluxes were higher than pre-ones and decreased with increasing antrum preservation. CONCLUSIONS: These results could be a starting point for analysis of anatomical features, bariatric surgery and GERD occurrence. Further studies based on 3D geometries need to be performed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle