High-Powered Holmium-Laser Ablation: Comparison of Setting Effectiveness Using Tissue-Surrogate Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The 100-W holmium laser, in conjunction with a sidefiring 550-microm fiber, can ablate prostate glands as large as 40 g to relieve lower urinary-tract symptoms. We evaluated the effect of various setting combinations on ablation efficiency using beef kidney as a tissue-surrogate model. MATERIALS AND METHODS: Beef kidney specimens (mean weight 44.8 +/- 3.1 g) were secured in a cylinder, which was submerged in a water-filled tank through which a 27F resectoscope and 550-microm sidefiring fiber were positioned. Four energy/frequency combinations were tested, with each used to treat 10 kidney specimens. The difference between the mean pretreatment and post-treatment weights of each treatment group were compared statistically with Student's t-test. RESULTS: The largest mean weight difference after treatment (8.94 +/- 2.38 g) was achieved using 3.2 J and 25 Hz. This mass reduction was significantly greater than that of all other combinations except 2.5 J and 40 Hz. CONCLUSIONS: Use of the 3.2 J and 25 Hz setting combination resulted in the greatest amount of ablation in this tissue-surrogate model, suggesting that maximal energy settings may provide an advantage in tissue vaporization using the 100-W holmium laser. Clinical assessment must be performed to substantiate these findings.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».