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Enregistrement W2495127360 · doi:10.1111/jce.13048

Reducing Radiation Exposure During CRT Implant Procedures: Single‐Center Experience With Low‐Dose Fluoroscopy Settings and a Sensor‐Based Navigation System (MediGuide)

2016· article· en· W2495127360 sur OpenAlexaff
Bernard Thibault, Blandine Mondésert, Laurent Macle, Marc Dubuc, Katia Dyrda, Mario Talajic, Denis Roy, Léna Rivard, Peter G. Guerra, Jason G. Andrade, Paul Khairy

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Electrophysiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluoroscopyMedicineRadiation exposureImplantNuclear medicineCardiac resynchronization therapySingle CenterRadiologySurgeryInternal medicineHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cardiac resynchronization therapy (CRT) implant procedures are often complex and prolonged, resulting in substantial ionizing radiation (IR) exposure to the patient and operator. We assessed the impact of lower-dose fluoroscopy settings and a sensor-based electromagnetic tracking system (MediGuide™, MDG) on reducing IR exposure during CRT implantation. METHODS: A single-center 2-group cohort study was conducted on 348 consecutive patients, age 66.4 ± 11.0 years, 80.4% male, with CRT implant procedures from 2013 to 2015. Patients were arbitrarily assigned to MDG (N = 239) versus no MDG (N = 109) guidance. Lower-dose fluoroscopy settings were adopted in January 2015 (3 instead of 6 fps; 23 instead of 40 nGy/pulse; N = 101). RESULTS: , P < 0.001). Procedures with MDG were shorter (96 minutes vs. 123 minutes, P < 0.001) and associated with a trend towards a higher success rate (94.6% vs. 89.0%, P = 0.062), with fewer coronary sinus cannulation failures (2.1% vs. 6.4%, P = 0.040). CONCLUSION: Low-dose fluoroscopy settings are highly effective (>50%) in reducing IR exposure during CRT implant procedures. When combined with MDG, >95% reduction in IR exposure is achieved. Moreover, MDG shortens procedural duration and may improve acute procedural outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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