Preliminary Assessment of a Renal Tumor Materials Model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate a materials model for laparoscopic guided cryotherapy or radiofrequency tissue ablation (RFA) of kidney tumors through expert surgeon assessment. MATERIALS AND METHODS: During the inaugural American Urological Association 2010 Tissue Ablative course content, validity testing of a renal tumor model was undertaken. Five expert faculty in cryotherapy and RFA techniques for renal tumors performed laparoscopic ultrasonography (US) examination of the tumor model. They performed US guided placement and activation of the treatment probe into the tumor of the model. They completed a questionnaire and rated the quality of the renal tumor model on a 5 point Likert scale. RESULTS: All of the subjects assigned a score of 5 of 5 on the Likert scale regarding the ability to identify the tumor with US, were able to deploy the ablative probe into the model under US guidance, and would recommend the use of this teaching model to residents or fellows. They thought that this tumor model was appropriate for teaching laparoscopic US imaging of a renal tumor during ablative treatment procedures, teaching and practicing laparoscopic US-guided cryotherapy, and teaching and practicing laparoscopic US-guided RFA. CONCLUSION: We have developed a unique model that simulates small kidney tumors that can be used for training surgeons in ablative techniques.
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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) | 0,001 | 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 ».