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Enregistrement W4366209413 · doi:10.3389/fvets.2023.1139398

Computational fluid dynamic analysis of upper airway procedures in equine larynges

2023· article· en· W4366209413 sur OpenAlexaff
Michelle L. Tucker, David G. Wilson, Donald J. Bergstrom, James L. Carmalt

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsAirflowAirwayMedicineLarynxCadaveric spasmBiomedical engineeringSurgeryMechanicsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Computational fluid dynamics (CFD) has proven useful in the planning of upper airway surgery in humans, where it is used to anticipate the influence of the surgical procedures on post-operative airflow. This technology has only been reported twice in an equine model, with a limited scope of airflow mechanics situations examined. The reported study sought to widen this application to the variety of procedures used to treat equine recurrent laryngeal neuropathy (RLN). The first objective of this study was to generate a CFD model of an ex-vivo box model of ten different equine larynges replicating RLN and four therapeutic surgeries to compare the calculated impedance between these procedures for each larynx. The second objective was to determine the accuracy between a CFD model and measured airflow characteristics in equine larynges. The last objective was to explore the anatomic distribution of changes in pressure, velocity, and turbulent kinetic energy associated with the disease (RLN) and each surgical procedure performed. Methods Ten equine cadaveric larynges underwent inhalation airflow testing in an instrumented box while undergoing a concurrent computed tomographic (CT) exam. The pressure upstream and downstream (outlet) were measured simultaneously. CT image segmentation was performed to generate stereolithography files, which underwent CFD analysis using the experimentally measured outlet pressure. The ranked procedural order and calculated laryngeal impedance were compared to the experimentally obtained values. Results and discussion The CFD model agreed with the measured results in predicting the procedure resulting in the lowest post-operative impedance in 9/10 larynges. Numerically, the CFD calculated laryngeal impedance was approximately 0.7 times that of the measured calculation. Low pressure and high velocity were observed around regions of tissue protrusion within the lumen of the larynx. RLN, the corniculectomy and partial arytenoidectomy surgical procedures exhibited low pressure troughs and high velocity peaks compared to the laryngoplasty and combined laryngoplasty/corniculectomy procedures. CFD modeling of the equine larynx reliably calculated the lowest impedance of the different surgical procedures. Future development of the CFD technique to this application may improve numerical accuracy and is recommended prior to consideration for use in patients.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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