Dynamic Patient-Specific Three-Dimensional Simulation of Mitral Repair
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Planned mitral repair strategies are generally established from preoperative echocardiography; however, specific details of the repair are often determined intraoperatively. We propose that three-dimensional printed, patient-specific, dynamic mitral valve models may help surgeons plan and trial all the details of a specific patient's mitral repair preoperatively. METHODS: Using preoperative echocardiography, segmentation, modeling software, and three-dimensional printing, we created dynamic, high-fidelity, patient-specific mitral valve models including the subvalvular apparatus. We assessed the accuracy of 10 patient mitral valve models anatomically and functionally in a heart phantom simulator, both objectively by blinded echocardiographic assessment, and subjectively by two mitral repair experts. After this, we attempted model mitral repair and compared the outcomes with postoperative echocardiography. RESULTS: Model measurements were accurate when compared with patients on anterior-posterior diameter, circumference, and anterior leaflet length; however, less accurate on posterior leaflet length. On subjective assessment, Likert scores were high at 3.8 ± 0.4 and 3.4 ± 0.7, suggesting good fidelity of the dynamic model echocardiogram and functional model in the phantom to the preoperative three-dimensional echocardiogram, respectively. Mitral repair was successful in all 10 models with significant reduction in mitral insufficiency. In two models, mitral repair was performed twice, using two different surgical techniques to assess which provided a better outcome. When compared with the actual patient mitral repair outcome, the repaired models compared favorably. CONCLUSIONS: Complex mitral valve modeling seems to predict an individual patient's mitral anatomy well, before surgery. Further investigation is required to determine whether deliberate preoperative practice can improve mitral repair outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».