Notice bibliographique
Résumé
Stroke and neurologic dysfunction continue to complicate cardiac surgery despite improvements in cardiopulmonary bypass. Intra-aortic plaque disrupted during aortic manipulation is a known risk factor contributing to neurologic complications; therefore, avoidance of these plaques during aortic manipulation is important. Intraoperative epiaortic echocardiography, with its high sensitivity and specificity, has become the modality of choice for detecting plaque within the aorta during cardiac surgery and is superior to either transesophageal echocardiography or aortic palpation for this purpose. Recently the matrix x4 three-dimensional (3D) ultrasound probe (Philps Medical Systems) was introduced allowing both real time 3D imaging and electrocardiography-gated "full volume'' imaging, which essentially acquires a larger image but requires 8 cardiac cycles. Modification of our routine scanning technique was required, employing a saline (about 30 mL) filled sterile sheath secured with a sterile elastic band (creating a saline pocket). There appears little difference in the sensitivity of either 2D or 3D imaging to detect plaque within the aorta. We found that live 3D was superior to 2D imaging in identifying, localizing, and defining the true extent of plaque in the aorta.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,007 |
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 ».