Development of a novel classification system for anatomical variants of the puboprostatic ligaments with expert validation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We propose a novel classification system with a validation study to help clinicians identify and typify commonly seen variants of the puboprostatic ligaments (PPL). METHODS: A preliminary dissection of 6 male cadavers and a prospective dataset of over 300 robotic-assisted laparoscopic radical prostatectomies (RARP) recorded on video were used to identify 4 distinct ligament types. Then the prospectively collected database of surgical videos was used to isolate images of the PPL from RARP. Over 300 surgical videos were reviewed and classified with 1 to 5 pictures saved for reference of the type of PPL. To validate the new classification system, we selected 5 independent, blinded expert robotic surgeons to classify 100 ligaments based on morphology into a 4-type system: parallel, V-shaped, inverted V-shape, and fused. One week later, a subset of 25 photographs was sent to the same experts and classified. Statistical analyses were performed to determine both the intra-rater and inter-rater reliability of the proposed system. RESULTS: Inverted V-shaped ligaments were noted most frequently (29.97%), parallel and V-shaped ligaments were found at 19.19% and 11.11%, respectively and fused ligaments were noted less frequently (6.06%). There was good intra-rater agreement (κ = 0.66) and inter-rater agreement (κ = 0.67) for the classification system. CONCLUSIONS: This classification system provided standardized descriptions of ligament variations that could be adopted universally to help clinicians categorize the variants. The system, validated by several blinded expert surgeons, demonstrated that surgeons were able to learn and correctly classify the variants. The system may be useful in helping to predict peri- and postoperative outcomes; however, this will require further study.
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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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».