The use of intraoperative graft assessment in guiding graft revision
Notice bibliographique
Résumé
Quality assurance (QA) in medicine is the practice of the prevention of errors and avoiding problems when delivering care in the form of medical therapy, both in terms of non-invasive and invasive procedures. It is rightly expected by patients. Up until the last 10 years, verification of intraoperative bypass graft patency was limited to a stable hemodynamic status, lack of electrocardiographic evidence of myocardial infarction and, if available, no new regional wall motion abnormalities on transesophageal echo. This perspective outlines two technologies for QA during coronary artery bypass graft (CABG) surgery: transit-time flow measurement (TTFM) for functional assessment of coronary grafts and anatomical evaluation with epicardial ultrasound (ECUS). TTFM is a seasoned technology, used since the late 1990s. ECUS is relatively new, used since 2012. TTFM alone, although useful for intraoperative bypass graft assessment, is not enough; 10-15% of graft values are ambiguous as to the efficacy of graft function. Therefore, although newer, ECUS is already being established as an indispensable tool for quality assessment in coronary surgery. The two modalities combined are vital for 'state of the art' intraoperative bypass graft assessment.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».