P.054 The use of robotic technology to define post-operative neurological dysfunction in patients undergoing coronary bypass surgery: a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive dysfunction following coronary artery bypass surgery is a regular occurrence, but its cause is still unknown. In order to devise strategies to mitigate this acquired disability, a precise and quantitative description of the post-operative neurocognitive phenotype is necessary. This study is designed to assess the feasibility of using the KINARM robot to quantify the changes in the neurological function after cardaic surgery. Methods: Patients without prior history of cognitive dysfunction were recruited from the pre-operative cardiac surgery clinic, and underwent pre-operative assessment with the KINARM. The KINARM provides a quantitative assessment of the neurocognitive control of the upper limbs. During bypass surgery, brain tissue oxygen levels were measured with near-infrared spectroscopy. Patients were reassessed with the KINARM post-operatively at 3 months. Results: To date, 12 participants have been recruited (mean age = 65 years, all male). On straightforward tasks, such as visually guided reaching, the majority of patients scored within the normal range, both pre- and post-operatively. In more complex tasks, required visuospatial and executive functioning, post-operative deficits were more pronounced. Conclusions: It is feasible to use the KINARM robot to provide a quantitative measurement of the neurocognitive phenotype of patients after cardiac surgery.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».