Assessment of Large Animal Vascular Dimensions for Intra-Aortic Device Research and Development: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Animal studies are often required to evaluate new cardiovascular medical devices before they reach the market. Moreover, first-generation novel devices including aortic endovascular prostheses and circulatory support devices are often larger than later iterations or tested in a limited range of sizes. One of the challenges in evaluating these devices is finding a model that is both accessible and anatomically similar to humans, as there is a paucity of data on vascular dimensions in large animals. We set out to complete a comprehensive review of available reports on vascular dimensions in swine, ovine, and bovine models, with a particular focus on the descending aorta and ilio-femoral arteries. We searched Embase and MEDLINE databases for reports of descending aorta and peripheral vascular dimension in large animal models. Data from swine, ovine, and bovine models were separated by weight into 3 categories: 40 to 60 kg, 61 to 80 kg, and >80 kg. We also incorporate our computed tomography angiography data from 4 large sheep and 9 calves into this review. Swine, sheep, and calf >80 kg may serve as the best models to maximize aortic diameter resemblance to humans. If device implantation can be achieved in aortas of smaller dimensions, care should be taken to ensure access site suitability such as the common femoral artery in these smaller animals.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».