Laparoscopic Lens Fogging: A Review of Etiology and Methods to Maintain a Clear Visual Field
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Laparoscopic surgical procedures are becoming common across surgical specialties, including urology. Maintaining a clear field of vision is paramount in such procedures not only for safety by preventing inadvertent injury, but also to improve precision and reduce operative time. Laparoscopic lens fogging (LLF) is a major impediment to a clear visual field during laparoscopy and is caused by condensation as well as particulate debris, blood, and smoke accumulation on the scope lens. Despite many available techniques to improve vision during laparoscopy, available data on etiology and methods to improve vision have only sporadically been considered in the literature. The objective of this review was to summarize current literature on the etiology of LLF and other causes of poor vision during laparoscopy and also review the current approaches for minimizing or reducing such events. In summary, although the etiology of LLF is well understood, that is, temperature and humidity differences, the methods to reduce its occurrence lack significant data. Of those methods that are often espoused, most are not supported in the literature, such as warmed and humidified insufflation gas, or simply lack data, such as antifogging solutions.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle