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Enregistrement W4390937501 · doi:10.1016/j.jvssci.2024.100190

Technical and analytical approach to biventricular pressure-volume loops in swine including a completely endovascular, percutaneous closed-chest large animal model

2024· article· en· W4390937501 sur OpenAlexaff
David P. Stonko, Mathieu Rousseau, Colin Price, Amy Benike, Rebecca N. Treffalls, Nichole Brunton, D.T. Rosen, Jonathan J. Morrison

Notice bibliographique

RevueJVS Vascular Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercutaneousMedicineInferior vena cavaRadiologyCardiologyStroke volumeOcclusionClosed loopInternal medicineHeart failureEjection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pressure-volume (PV) loop analysis is a sophisticated invasive approach to quantifying load-dependent and independent measures of cardiac function. Biventricular (BV) PV loops allow left and right ventricular function to be quantified simultaneously and independently, which is important for conditions and certain physiologic states, such as ventricular decoupling or acute physiologic changes. BV PV loops can be performed in an entirely endovascular, percutaneous, and closed-chest setting. This technique is helpful in a survival animal model, as a percutaneous monitoring system during endovascular device experiments, or in cases where chest wall compliance is being tested or may be a confounder. In this article, we describe the end-to-end implementation of a completely endovascular, totally percutaneous, and closed-chest large animal model to obtain contemporaneous BV PV loops in 40 to 70 kg swine. We describe the associated surgical and technical challenges and our solutions to obtaining endovascular BV PV loops, closed-chest cardiac output, and stroke volume (including validation of the correction factor necessary for thermodilution), as well as how to perform endovascular inferior vena cava occlusion in this swine model. We also include techniques for data acquisition and analysis that are required for this method.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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