MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409910993 · doi:10.2196/69298

Designing a Finite Element Model to Determine the Different Fixation Positions of Tracheal Catheters in the Oral Cavity for Minimizing the Risk of Oral Mucosal Pressure Injury: Comparison Study

2025· article· en· W4409910993 sur OpenAlexvenueno aff
Yatian Zhang, Xian Ma

Notice bibliographique

RevueJMIR Bioinformatics and Biotechnology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintTube (container)Finite element methodPosition (finance)Endotracheal tubeOral cavityEngineeringMedicineComputer scienceDentistryMechanical engineeringStructural engineeringSurgeryWorld Wide WebIntubationBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite being an important life-saving medical device to ensure smooth breathing in critically ill patients, the tracheal tube causes damage to the oral mucosa of patients during use, which increases not only the pain but also the risk of infection. Objective: This study aimed to establish finite element models for different fixation positions of tracheal catheters in the oral cavity to identify the optimal fixation position that minimizes the risk of oral mucosal pressure injury. Methods: Computed tomography data of the head and face from healthy male subjects were selected, and a 3D finite element model was created using Mimics 21 and Geomagic Wrap 2021 software. A pressure sensor was used to measure the actual pressure exerted by the oral soft tissue on the upper and lower lips, as well as the left and right mouth corners of the tracheal catheter. The generated model was imported into Ansys Workbench 22.0 software, where all materials were assigned appropriate values, and boundary conditions were established. Vertical loads of 2.6 N and 3.43 N were applied to the upper and lower lips, while horizontal loads of 1.76 N and 1.82 N were applied to the left and right corners of the mouth, respectively, to observe the stress distribution characteristics of the skin, mucosa, and muscle tissue in four fixation areas. Results: The mean (SD) equivalent stress and shear stress of the skin and mucosal tissues were the lowest in the left mouth corner (28.42 [0.65] kPa and 6.58 [0.16] kPa, respectively) and progressively increased in the right mouth corner (30.72 [0.98] kPa and 7.05 [0.32] kPa, respectively), upper lip (35.20 [0.99] kPa and 7.70 [0.17] kPa, respectively), and lower lip (41.79 [0.48] kPa and 10.02 [0.44] kPa, respectively; P<.001 for both stresses). The equivalent stress and shear stress of the muscle tissue were the lowest in the right mouth angle (34.35 [0.52] kPa and 5.69 [0.29] kPa, respectively) and progressively increased in the left mouth corner (35.64 [1.18] kPa and 5.74 [0.30] kPa, respectively), upper lip (43.17 [0.58] kPa and 8.91 [0.55] kPa, respectively), and lower lip (43.17 [0.58] kPa and 11.96 [0.50] kPa, respectively; P<.001 for both stresses). The equivalent stress and shear stress of muscle tissues were significantly greater than those of skin and mucosal tissues in the four fixed positions, and the difference was statistically significant (P<.05). Conclusions: Fixation of the tracheal catheter at the left and right oral corners results in the lowest equivalent and shear stresses, while the lower lip exhibited the highest stresses. We recommend minimizing the contact time and area of the lower lip during tracheal catheter fixation, and to alternately replace the contact area at the left and right oral corners to prevent oral mucosal pressure injuries.

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 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 enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Bioinformatics and BiotechnologyMême sujetNosocomial Infections in ICUTravaux en français237 207