Tracked Ultrasonography Snapshots Enhance Needle Guidance for Percutaneous Renal Access: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Although ultrasonography-guided percutaneous nephrostomy is relatively safe, a number of factors make it challenging for inexperienced operators. A computerized needle navigation technique using tracked ultrasonography snapshots was investigated to determine whether performance of percutaneous nephrostomy by inexperienced users could be improved. METHODS: Ten operators performed the procedure on a phantom model with alternating needle guidance between conventional ultrasonography and tracked ultrasonography snapshots. The needle was reinserted until fluid backflow confirmed calyceal access. Needle trajectories were recorded using the real time needle navigation system for offline evaluation of operator performance. Recorded needle trajectories were used to measure needle motion path length inside the phantom tissue, number of reinsertions, total procedure time, and needle insertion time as end points of this study. RESULTS: Needle path length measured inside the phantom tissue was significantly lower with ultrasonography snapshots guidance (295.0±23.1 mm, average±standard error of the mean) compared with control procedures (977.9±144.4 mm, P<0.01). This was associated with a significantly lower number of needle insertion attempts with ultrasonography snapshots (average 1.27±0.10 vs 2.83±0.31, P<0.01). The total procedure time and the needle insertion time were also significantly lower with ultrasonography snapshots guidance. CONCLUSION: Tracked ultrasonography snapshots appear to improve the performance of percutaneous nephrostomy in these preliminary investigations, justifying further validation studies. The presented navigation system is reproducible because of commercially available hardware and open-source software components, facilitating its potential role in clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».