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Enregistrement W1587907856 · doi:10.5772/5252

Robotic-assisted Laparoscopic Renal and Adrenal Surgery

2008· book-chapter· en· W1587907856 sur OpenAlexaff
Yves Caumartin, Jeffrey Warren, P. W.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDa Vinci Surgical SystemPaceRobotic surgeryMedicineGlobeSurgical robotArtificial intelligenceSurgeryEngineeringGeneral surgeryRobotSimulationOperations managementComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telesurgical System by ourselves 6 and others; 7,8 however, the vast majority of published data in recent years has focused almost exclusively on the da Vinci ® system.And since the da Vinci ® robot is the only master-slave robotic platform currently in production and available commercially, the focus of this chapter will center on this particular system as it applies to renal and adrenal surgical applications.While the field of urology was not the first medical discipline to embrace robotic technology, it has adopted the technology with open arms.Through innovation and research, roboticassisted surgery is quickly becoming a routine tool in the urologist's armamentarium.Currently, the majority of clinical indications for the da Vinci ® system are for urological use.The majority of published research and clinical experience in the past has focused on robotassisted radical prostatectomy.3,9,10 However, the role of robotics in renal surgery continues to be defined.With the exception of robot-assisted laparoscopic pyeloplasty (RALP), the majority of literary publications consist of case series and reports.As such, the emphasis of this chapter will be on RALP.For most other applications, the true role of robot-assisted renal surgery is yet to be defined.Herein we focus on the indications, techniques, and surgical experiences described in the literature to date as it applies specifically to roboticassisted laparoscopic renal surgery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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