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Enregistrement W2169164695 · doi:10.1532/hsf.1160

Robotic Surgery, the First 100 Cases: Where Do We Go from Here?

2005· article· en· W2169164695 sur OpenAlexaff
Alan H. Menkis, Kojiro Kodera, Bob Kiaii, Stuart A. Swinamer, Reiza Rayman, W. Douglas Boyd

Notice bibliographique

RevueThe Heart Surgery Forum · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineZEUS (particle detector)SurgeryMitral valveArteryCardiac surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Since the robot-assisted cardiac surgery program at this center was initiated in September 1998 the results have been regularly critically evaluated. We report a retrospective review of the first 100 robotic procedures and their evolution. Methods: Between September 1998 and May 2001, 146 patients underwent robot-assisted procedures. All procedures were performed using the Aesop robotically controlled camera or the Zeus robotic system. A harmonic scalpel was used for all internal thoracic artery (ITA) dissections whether the dissections were performed manually or with the Zeus robotic system. Results: There were 123 closed-heart and 23 open-heart procedures, which included 8 atrial-septal defect repairs, 11 mitral valve repairs, 4 mitral valve replacements, 57 Aesop ITA takedowns, 68 Zeus ITA takedowns, and 13 totally endoscopic coronary artery bypass grafts. Graft patency in Aesop and Zeus ITA takedown groups was 96%. All the patients were New York Heart Association class I after their procedures. Conclusion: With the development of surgical robots, it has been possible to perform endoscopic cardiac surgery for selected cases. Future directions will be demonstrated, including telementoring, telesurgery, and Zeus-assisted initiatives in cardiac surgery and other surgical disciplines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations21
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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