Esta revisão sistemática tem como objetivo identificar, mapear e avaliar criticamente modelos computacionais de crescimento e remodelação (G&R) aplicados à biomecânica cardiovascular. As estruturas de G&R descrevem a resposta adaptativa de longo prazo dos tecidos biológicos aos estímulos mecânicos, capturando mudanças na geometria, composição e propriedades do material que não podem ser contabilizadas por análises mecânicas puramente geométricas ou estáticas. Embora revisões narrativas tenham abordado aspectos da modelagem computacional de G&R dentro de pesquisas mais amplas sobre estruturas constitutivas vasculares ou patologias específicas, como aneurismas da aorta abdominal, nenhuma revisão sistemática mapeou de forma abrangente as abordagens computacionais, formulações constitutivas e estratégias de validação empregadas na literatura de G&R para a biomecânica cardiovascular. Esta revisão aborda essa lacuna aplicando uma metodologia rigorosa, conforme as diretrizes PRISMA, para pesquisar sistematicamente os modelos de G&R existentes, com atenção particular à sua aplicabilidade a tecidos vasculares, incluindo a aorta e suas patologias, como aneurismas da aorta torácica ascendente (ATAAs). A revisão seguirá as diretrizes PRISMA (Itens de Relato Preferenciais para Revisões Sistemáticas e Metanálises). Estudos relevantes serão identificados por meio de buscas sistemáticas em grandes bases de dados acadêmicas (por exemplo, PubMed, Scopus, Web of Science). Serão aplicados critérios de inclusão e exclusão e os dados serão extraídos usando um formulário padronizado. Espera-se que os resultados desta revisão informem o desenvolvimento de ferramentas computacionais mais robustas e específicas para o paciente na estratificação de risco cardiovascular e suporte à decisão cirúrgica.
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Bernardo Rodrigues Henriques
José Xavier
Intelligent Systems Research (United States)
Tiago Alexandre Narciso da Silva
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Henriques et al. (qui,) estudaram esta questão.
synapsesocial.com/papers/69bf898bf665edcd009e950e — DOI: https://doi.org/10.17605/osf.io/t6jy8
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