Near-Infrared Fluorescent Cholangiography
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intraoperative cholangiography facilitates identification of biliary anatomy and may help prevent main duct injury during laparoscopic cholecystectomy. Despite this potential benefit, the added operative time and the need to inject contrast directly into the biliary system have prevented it from becoming routine.1–3 Fluorescent cholangiography using an intravenous fluorophore and near-infrared (NIR) imaging provides similar anatomical detail without the drawbacks of radiographic cholangiography. Methods: The Pinpoint system (Novadaq, Canada) is a laparoscopic NIR imaging system that takes advantage of the biochemical and fluorescent properties of indocyanine green (ICG). After being injected intravenously, ICG is rapidly taken up by the liver and excreted in the bile. ICG fluoresces at a peak wavelength of ∼830 nm when exposed to NIR light and can then be visualized in the biliary tree. The pinpoint was used in 19 cases as a part of a randomized controlled study. In all cases, 1 mL (2.5 mg reconstituted) of ICG was injected via a peripheral IV catheter as a bolus just before induction of anesthesia. In contrast to other NIR imaging systems that can operate only in white light or excitation modes,4,5 the Pinpoint system mates these two imaging modalities to produce a continuous fluorescent cholangiographic overlay superimposed on the white-light image. This video is illustrative of the images rendered by the Pinpoint system. Results: The Pinpoint system consistently produced high-definition cholangiographic images of the biliary system. Conclusion: The Pinpoint system provides real-time contextualized cholangiographic images without being obtrusive or interrupting the operative flow. It may be especially helpful for surgeons early in the learning curve to help in identifying anatomy. Drs. Sherwinter, Gallagher, and Donkar have no disclosures, financial or otherwise, related to this article. Runtime of video: 56 secs
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».