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Enregistrement W2066291164 · doi:10.1510/icvts.2007.154567

Mitral valve implantation using off-pump closed beating intracardiac surgery: a feasibility study

2007· article· en· W2066291164 sur OpenAlexaff
G Guiraudon, Douglas L. Jones, Daniel Bainbridge, T.M. Peters

Notice bibliographique

RevueInteractive Cardiovascular and Thoracic Surgery · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensWestern UniversityRobarts Clinical TrialsLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntracardiac injectionMedicineContext (archaeology)Biomedical engineeringUltrasoundVirtual realityRadiologySurgeryArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed the Universal Cardiac Introducer (UCI) with the aim of modernizing the off-pump, closed, beating, intracardiac approach. This paper reports our ongoing experience with positioning of a prosthetic MV, under image-guidance, substituting for direct vision. The UCI is comprised of two detachable parts: an attachment-cuff and an airlock-introductory chamber for bulky tools. A prosthetic MV was introduced into the left atrium in 12 pigs via the UCI (LA appendage). Transesophageal and 4D epicardial ultrasound were used for guidance. Limitations of ultrasound imaging prompted the development of a multimodality virtual reality (VR) system introduced in the last three animals. There were no complications associated with cardiac access, while achieving proper valve positioning. TEE contributed to navigating, while 4D epicardial ultrasound was adequate for positioning the prosthesis into the MV orifice. VR provided a 3D context for real-time US imaging with precise navigation and positioning using augmented reality representation of the valve. We demonstrated the feasibility of positioning MV prostheses via the UCI. These results suggest the tremendous potential of virtual reality in making access safe and effective for many intracardiac targets, with the ultimate goal of a safe, versatile, clinical application.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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