A Unique Model for Ultrasound Assessment of Optic Nerve Sheath Diameter
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ultrasonic assessment of optic nerve sheath diameter (ONSD) as a non-invasive measure of intracranial pressure (ICP) has been evaluated in the literature as a potential valid technique for rapid ICP estimation in the absence of invasive intracranial monitoring. The technique can be challenging to perform and little literature exists surrounding intra-operator variability. OBJECTIVES: In this study we describe the creation of a novel model of ONSD to be utilized in ultrasound training of this technique. We demonstrate the realistic ultrasonographic images created utilizing this novel model. METHODS: We designed ocular models composed of gelatin spheres and variable three dimensional printed cylinders, which simulate the globe of the eye and variable ONSD's respectively. These models were suspended in a gelatin background and ultrasound of the ONSD was conducted using standard techniques described in the literature. RESULTS: This model produces clear and accurate representation of ONSD that closely mimics in vivo images. It is affordable and easy to produce in large quantities, portending its use in an educational environment. CONCLUSIONS: Utilizing the standard linear array ultrasound probe for ONSD measurements in our model provided realistic images comparable to in vivo. This provides an affordable and exciting means to test intra- and inter- operator variability in a standardized environment. Knowing this, we can further apply this novel model of ONSD to ultrasound teaching and training courses with confidence in its ability and the technique's ability to produce consistent results.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».