Does Arterial Flow Rate Affect the Assessment of Flow-Diverter Stent Performance?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Our aim was to assess the performance of flow-diverter stents. The pre- and end-of-treatment angiographies are commonly compared. However, the arterial flow rate may change between acquisitions; therefore, a better understanding of its influence on the local intra-aneurysmal hemodynamics before and after flow-diverter stent use is required. MATERIALS AND METHODS: Twenty-five image-based aneurysm models extracted from 3D rotational angiograms were conditioned for computational fluid dynamics simulations. Pulsatile simulations were performed at different arterial flow rates, covering a wide possible range of physiologic flows among 1–5 mL/s. The effect of flow-diverter stents on intra-aneurysmal hemodynamics was numerically simulated with a porous medium model. Spatiotemporal-averaged intra-aneurysmal flow velocity and flow rate were calculated for each case to quantify the hemodynamics after treatment. The short-term flow-diverter stent performance was characterized by the relative velocity reduction inside the aneurysm. RESULTS: Spatiotemporal-averaged intra-aneurysmal flow velocity before and after flow-diverter stent use is linearly proportional to the mean arterial flow rate (minimum R2 > 0.983 of the linear regression models for untreated and stented models). Relative velocity reduction asymptotically decreases with increasing mean arterial flow rate. When the most probable range of arterial flow rate was considered (3–5 mL/s), instead of the wide possible flow range, the mean SD of relative velocity reduction was reduced from 3.6% to 0.48%. CONCLUSIONS: Both intra-aneurysmal aneurysm velocity and flow-diverter stent performance depend on the arterial flow rate. The performance could be considered independent of the arterial flow rates within the most probable range of physiologic flows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».