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Enregistrement W4389398993 · doi:10.1186/s12959-023-00565-5

Comparison between canine and porcine models of chronic deep venous thrombosis

2023· article· en· W4389398993 sur OpenAlexaboutno aff
Chuang Wang, Tao Tang, Sheng−Lin Ye, Nan Hu, Xiaolong Du, Xiaoqiang Li

Notice bibliographique

RevueThrombosis Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesGovernment of Jiangsu ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineThrombusThrombosisDeep veinVenous thrombosisAngiologyVeinRadiologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To first induce chronic deep venous thrombosis in the left iliac veins of canines and porcines and then compare these two models to validate endovascular treatment devices. METHODS: Thrombin and fibrinogen were used to produce a solid thrombus in the left iliac veins of a stenosis model. The researchers used venous angiography and histological staining to investigate the progression of thrombosis. RESULTS: A left iliac vein thrombus was successfully formed in all experimental animals, including six Labrador dogs and three Bama miniature pigs, and there was minimal surgical bleeding. All dogs survived until 90 days, and three pigs died on Days 29, 33, and 58. CONCLUSION: The researchers first established the models and then observed the progression of chronic deep venous thrombosis of the iliac vein in large animals for up to 90 days. Dogs are better suited for chronic deep venous thrombosis models due to their uncomplicated anatomy, excellent obedience, and proneness to physical activity compared with pigs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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