Preoperative Evaluation of Patient Anatomy to Increase Success of Robotics-Assisted Bypass Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Robotics-assisted endoscopic atraumatic coronary artery bypass has been shown to be effective in reducing surgical morbidity and length of hospital stay. Unfortunately, the criteria for selecting eligible patients for this procedure are still primitive. This has motivated the use of preoperative computed tomography scans to establish patient eligibility. The objective of this study is to establish which image measurements can be correlated to procedure success. METHODS: A retrospective study was performed in 144 patients who underwent robotics-assisted coronary bypass surgery. After an initial set of 55 patients, preoperative computed tomography scans of the other patients were used to obtain patient specific measurements: the lateral distance between the midline of the sternum to the left anterior descending coronary artery and its depth from the skin surface, anteroposterior diameter of the thoracic cavity, and the transverse diameter of the thoracic cavity. The procedures were rated as successful if completed in a minimally invasive manner. Different combinations of the variables were evaluated and correlated with success. RESULTS: A strong correlation was found between success rate and the ratio of the lateral distance to the transverse diameter in the female patients only (0.532, P = 0.006). A ratio of less than 0.20 significantly increased the occurrence of conversion during this procedure in female cases. CONCLUSIONS: The lateral distance of the left anterior descending coronary artery from the midline divided by the transverse thoracic width of a female patient shows a significant correlation with procedure success. No significant correlations were found for male patients.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».