Notice bibliographique
Résumé
Background and Goals: Intraoperative MRI (IMRI) provides substantial benefits for the treatment of intracranial disease.1 Magnet safety underlies all aspects of patient care, but the unique workflow, limited access, and difficult communication make patient care extremely challenging. The MR OR is dark and noisy with multiple distractions, unfamiliar equipment, and limited access to the patient. This abstract outlines the unique hazards and our initial experience in developing an IMRI program. Methods: The Yale-New Haven Hospital MR OR opened in June 2010. The room was designed and built by IMRIS (Winnipeg, Manitoba, Canada). A Siemens 3 Tesla MRI is moved into the OR during surgery. Anesthesiologists use Invivo MRI physiologic monitors, GE Aestiva MRI anesthesia gas machines, and iRadimed infusion pumps. The neuroanesthesia group developed its own safety and training program. Checklists are used for all safety procedures. The MRI's built-in patient call system is used to call for help in an emergency. Training includes use of monitors and infusion pumps, workflow, and demonstrations of the magnet's strength. Neuroanesthesiologists and residents receive this training and undergo a short mentoring period. Results: 176 scans have been done since June 2010. IMRI is used to guide surgery and assess tumor resection. Active research protocols with the intraoperative MRI are underway. Conclusions and Discussion: All supplies and equipment are MR safe. MRI monitors and pumps were originally developed for patients receiving sedation for a diagnostic scan, and have a limited set of features. Room entry is through multiple locked doors, delaying help in an emergency. Team training improves communication and crisis management.2 Extensive cooperation between surgeons, nurses, anesthesiologists, and MRI personnel is required. Any team member can stop the scan if a problem occurs. We have developed a program to provide safe care for patients undergoing IMRI. References: Schulder M, Spiro D. Intraoperative MRI for stereotactic biopsy. Acta Neurochir Suppl. 2011;109:81–7. Leonard M, Graham S, Bonacum D. The human factor: the critical importance of effective teamwork and communication in providing safe care. Qual Saf Health Care. 2004 Oct;13 Suppl 1:i85–90.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,147 | 0,076 |
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 ».