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Enregistrement W4410780224 · doi:10.1002/admt.202500077

Miniaturized Devices for On‐the‐Spot Generation of Small‐Diameter Vascular Grafts

2025· article· en· W4410780224 sur OpenAlexafffund
Deyanira Hernandez‐Sanchez, Maxime‐Emmanuel Comtois‐Bona, Antony El‐Khoury, Sergio David García Schejtman, Aidan J. MacAdam, Juan‐David Figueroa‐Alegria, Jesus M. Calderon‐Torres, Irene Guzmán‐Soto, Marc Ruel, Erik J. Suuronen, Marcelo Muñoz, Emilio I. Alarcón

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Technologies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésBiomedical engineeringVascular graftMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With over 17 million annual fatalities, cardiovascular disease remains the leading cause of death worldwide, with myocardial infarction (MI) leading the mortality burden. MI is characterized by reduced blood flow in one or more coronary arteries. Coronary artery bypass grafting (CABG) surgery is commonly performed to revascularize the heart to alleviate angina and prevent MI or death. ≈1 million CABG surgeries are performed each year worldwide. During CABG, autografts with internal diameters <6 mm are used but remain fraught with significant issues, including graft availability and subsequent graft failure. In this work, an intracorporeal extrusion device is developed for on‐the‐spot generation of vascular grafts with <6.0 mm diameters using biomimetic polymers and light, promptly obtaining biocompatible and high‐burst pressure‐resistant grafts using gelatin methacrylate formulations as proof‐of‐concept feasibility polymer. This technology could provide CABG surgeons with a new tool for revascularization by producing vascular grafts with customizable diameters without the need for autografts, xenografts, or pre‐made synthetic grafts.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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