Comparison of lateral thermal damage of the human peritoneum using monopolar diathermy, Harmonic scalpel and LigaSure
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».