Eligibility for Minimally Invasive Coronary Artery Bypass
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A variable that necessitates conversion to a conventional full-sternotomy coronary artery bypass procedure from a robotic-assisted endoscopic single-vessel small thoracotomy is the inability to visualize the left anterior descending coronary artery within the surrounding epicardial adipose tissue using the endoscopic camera. The purpose of this study was to determine whether anatomical properties of the epicardial adipose tissue examined using preoperative computed tomography (CT) images are able to predict and thus reduce the need for intraoperative conversion based on effective preoperative exclusion criteria. METHODS: Retrospective analysis of patient preoperative CT angiography scans from both converted (n = 17) and successful robotic-assisted (n = 17) procedures was performed. Where possible, measurements of epicardial adipose tissue were acquired from axial slices, at the most accessible segment of the left anterior descending coronary artery. RESULTS: Results indicate that patients who successfully underwent the endoscopic single-vessel small thoracotomy procedure (mean ± SD depth, 4.9 ± 1.9 mm) had significantly less epicardial adipose tissue (38%, P = 0.002) overlying the vessel toward the lateral chest wall than those who were converted to the full-sternotomy approach intraoperatively (mean ± SD depth, 7.9 ± 3.2 mm). Using this as a retrospective exclusion criterion reduces the conversion rate for this group by 47%, while maintaining a high specificity (94%). No significant differences exist between the two groups with respect to the remaining epicardial adipose tissue measurements or body mass index. CONCLUSIONS: The addition of CT angiography measurements of the epicardial adipose tissue overlying the left anterior descending coronary artery may enhance preoperative surgical planning for this procedure, thereby reducing the instances of procedural changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».