Anatomic and procedural determinants of fluoroscopy time during elective endovascular aortic aneurysm repair
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify both the procedural and anatomic factors which determine duration of fluoroscopy during elective endovascular aortic aneurysm repair (EVAR). METHODS: We retrospectively analyzed our prospectively maintained EVAR database for the relationship between fluoroscopy time and both procedural (type of graft, configuration, number of components, surgeon) and anatomic factors reflective of aneurysm complexity (15 variables). RESULTS: A total of 128 patients underwent elective EVAR with a mean fluoroscopy time of 5.7 ± 3.4 min. The type of grafts used consisted of 41 (32%) Zenith, 85 (66.4%) Endurant and 2 (1.6%) Anaconda, with 105 (82%) being bifurcated and 23 (18%) being aorto-uni-iliac (AUI) in configuration. Both the surgeon performing the procedure (p = 0.001) and graft configuration (bifurcated vs. AUI, p = 0.03) were found to be predictive of fluoroscopy time; while procedural and anatomic variables were not. CONCLUSIONS: The surgeon's efficiency in the use of fluoroscopy during EVAR is the most important determinant of total fluoroscopy time. Anatomic complexity, make of device, and number of components inserted have minimal impact on duration of fluoroscopy. An endovascular surgeon's ability to curtail fluoroscopy duration is the key component in minimizing radiation exposure to both the surgical team and the patient.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».