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Enregistrement W4389008124 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.954.13

Effect of Transit Time and Gas Density on the Conservation of Agitated Saline Contrast in an <i>in vitro</i> Model of the Pulmonary Circulation

2016· article· en· W4389008124 sur OpenAlexafffund
Heather Hackett, Lindsey M. Boulet, Paolo B. Dominelli, Glen E. Foster

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and Diving-Related Complications
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSalineMicrobubblesBiomedical engineeringUltrasoundBolus (digestion)ChemistryMedicineAnesthesiaSurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agitated saline contrast echocardiography is often used as a tool to subjectively measure blood flow through intrapulmonary arteriovenous anastomoses (Q̇ IPAVA ). This method assumes that an intravenous injection of agitated saline contrast will not survive the pulmonary circulation or reach the left heart unless it travels through a shunt. However, agitated saline contrast is unstable, and contrast lost to microbubble dissolution likely impacts its utility for measuring Q̇ IPAVA . We applied indicator dilution theory to acoustic intensity‐time curves obtained from a bolus injection of hand‐agitated saline contrast to acquire a quantitative index of contrast mass. Using this methodology and an in vitro model of the pulmonary circulation, the purpose of this study was to determine the effect of transit time on the conservation of contrast mass between two detection sites separated by a convoluted network of vessels with a variable volume (300–600 ml). In addition, we wished to determine if agitating saline with a high density, low solubility gas (sulfur hexafluoride, SF 6 ) could improve contrast mass conservation by minimizing microbubble dissolution. We hypothesized that the contrast lost between the in‐ and out‐flow detection sites would increase with increasing transit times and would be reduced by using microbubbles composed of SF 6 instead of air. The experimental apparatus consisted of a reservoir of 0.9% saline connected to a centrifugal pump and a network of latex surgical tubing mimicking the pulmonary circulation. An in‐ and out‐flow detection site passed under a 3.5 MHz ultrasound transducer to record acoustic intensity‐time curves. A 6 ml bolus of agitated saline contrast (10:1 ratio of saline and gas) was injected into the circuit proximal to the in‐flow detection site and distal to a calibrated flow probe. Transit time was manipulated in two ways: (1) setting flow rate to 1.5 or 2.0 l min −1 ; and, (2) reducing the volume of the circulatory network (no reduction, 25%, 50%, 75%). Five trials were conducted for each combination. Contrast conservation was measured as the ratio of outflow contrast mass to inflow contrast mass, where contrast mass is the respective area under the acoustic intensity‐time curve. Inflow contrast mass did not differ amongst all conditions (P>0.05). Transit time ranged from 9.12 ± 0.03 to 24.47 ± 0.03s as the cross sectional area and flow of the system changed. For air, 53.2 ± 3.4% of contrast was conserved at a transit time of 9.25 ± 0.02s but dropped to 16.0 ± 1.0% at a transit time of 10.17 ± 0.06s. Compared to air, SF 6 contrast conservation was significantly greater (P<0.01) with 98.3 ± 11.5 % and 94.8 ± 5.8% of contrast conserved at a transit time of 10.40 ± 0.21s and 13.46 ± 0.04s respectively. In summary, acoustic‐intensity‐time curves can be used to quantify agitated saline contrast mass but loss of contrast due to microbubble dissolution makes measuring Q̇ IPAVA across varying transit time difficult. Agitated saline mixed with SF 6 is stabilized and may be a suitable alternative for Q̇ IPAVA measurement. Support or Funding Information Funding: NSERC, CFI

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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