MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1980413207 · doi:10.1503/cjs.000711

Comparison of lateral thermal damage of the human peritoneum using monopolar diathermy, Harmonic scalpel and LigaSure

2012· article· en· W1980413207 sur OpenAlexvenueno aff
Nikica Družijanić, Zenon Pogorelić, Zdravko Perko, Ivana Mrklić, Snježana Tomić

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid and Parathyroid Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiathermyHarmonic scalpelSurgeryLaparotomyHemostasisBlood loss

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: New hemostatic technologies are often employed in open and laparoscopic surgery to reduce duration of surgery and complications. Monopolar diathermy, Harmonic scalpel and LigaSure are routinely used in open and laparoscopic surgery for tissue cutting and hemostasis. We compared lateral thermal damage following in vivo application of 3 commonly used instruments. METHODS: We used monopolar diathermy, Harmonic scalpel and LigaSure to coagulate and divide the peritoneum of patients who underwent median laparotomy. After anesthesia, median supraumbilical laparotomy was performed, and the peritoneum of each patient was coagulated using different devices. Using light microscopy and morphometric imaging analysis, the width of tissue lateral thermal damage was measured from the point of the peritoneal incision. RESULTS: We included 100 patients in our study. After a peritoneal incision, the mean lateral thermal damage of monopolar diathermy, Harmonic scalpel (output power 3), Harmonic scalpel (output power 5) and LigaSure were 215.79 μm, 90.42 μm, 127.48 μm and 144.18 μm, respectively. CONCLUSION: The degree of lateral thermal spread varied by instrument type, power setting and application time. LigaSure and Harmonic scalpel were the safest and most efficient methods of tissue coagulation. Monopolar diathermy resulted in the greatest degree of thermal damage in tissues.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of SurgeryMême sujetThyroid and Parathyroid SurgeryTravaux en français237 207