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Enregistrement W2330914450 · doi:10.1097/imi.0000000000000090

Anatomy-Based Eligibility Measure for Robotic-Assisted Bypass Surgery

2014· article· en· W2330914450 sur OpenAlexafffund
Abelardo Escoto, Ana Luisa Trejos, Rajni V. Patel, Aashish Goela, Bob Kiaii

Notice bibliographique

RevueInnovations Technology and Techniques in Cardiothoracic and Vascular Surgery · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensWestern UniversityLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCoronary anatomyThoracotomyArteryThorax (insect anatomy)Bypass graftingRadiologySurgeryAnatomyCoronary angiographyMyocardial infarctionCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Robotic-assisted endoscopic single-vessel small thoracotomy allows clinicians to perform coronary artery bypass grafting surgery in a minimally invasive manner using the da Vinci Surgical System. Not all patients are suitable for this technique, and the lack of an appropriate method for patient eligibility avoids completion of the procedure robotically. The objective of this study was to develop a patient eligibility method based on the anatomy of the chest of the patient. METHODS: Preoperative computed tomography thorax scans of 110 patients were analyzed. Two-dimensional measurements taken on the axial images were used with the goal of finding a relation between the anatomy of the patient and the completion of the procedure robotically. RESULTS: Patients with a distance from the left anterior descending coronary artery to the anterior chest wall of smaller than 15 mm have a 20% probability of requiring conversion of the procedure to open surgery. This probability increases if the chest of the patient is very elliptical, having an anterior-posterior dimension of less than 45% of the transverse dimension. CONCLUSIONS: The smaller the distance is from the left anterior descending artery to the anterior chest wall, the lower the chances are of completing the procedure robotically.

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)0,020
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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