Refining Perforator Selection for DIEP Breast Reconstruction Using Transit Time Flow Volume Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Transit time flow volume has been used in cardiac surgery to assess small vessel flow characteristics. This study examines the usefulness of transit time flow volume (TTFV) in assessing perforator vessels in deep inferior epigastric artery perforator (DIEP) flap harvesting. The purpose of this study was to evaluate the correlation among computed tomographic angiography (CTA), intraoperative TTFV measurements, and hand-held Doppler signals in identifying perforators. Ten consecutive free DIEP breast reconstructions were prospectively evaluated using CTA to identify abdominal wall perforators. Intraoperatively, perforating vessels >1 mm in diameter were evaluated with a conventional hand-held 8-MHz Doppler and a TTFV measurement device. Vessel location was correlated with preoperative CTA . Waveform patterns and TTFV measurements were recorded for each vessel and correlated with both CTA and hand-held Doppler signals. Of the 54 perforators identified, TTFV showed arterial flow waveforms in 15 of 16 perforators identified by CTA and in 2 of the remaining 38 vessels. The sensitivity and specificity of TTFV in identifying arterial perforators were 94 and 95%, respectively. In contradistinction, hand-held Doppler was misleading in 70% of vessels. TTFV distinguishes arterial from venous waveforms in vessels that appear arterial by hand-held Doppler signals. CTA and TTFV are highly correlated, and the use of TTFV may prevent poor perfusion seen in some DIEP flaps.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».