Optimization of surgical approach for thoracoscopic‐assisted pulmonary surgery in dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the optimal intercostal space (ICS) to perform thoracoscopic-assisted lung lobectomy. STUDY DESIGN: Cadaveric study. ANIMALS: Six mature, medium-sized canine cadavers. METHODS: Cadavers were placed in right or left lateral recumbency. A 15-mm thoracoscopic cannula was inserted in the middle third of the 9th or 10th ICS. A wound retraction device was placed into a 7-cm minithoracotomy incision created in the middle third of the 4th-7th ICS on the left side and the 4th-8th ICS on the right side. The pulmonary ligaments were sectioned by using a combined intracorporeal and extracorporeal technique. Each lung lobe was sequentially withdrawn from the wound retraction device at the respective ICS and side. A thoracoabdominal stapler was positioned to simulate lung lobectomy, and the distance from the stapler anvil to the hilus was measured. RESULTS: Simulated thoracoscopic-assisted lung lobectomy performed at left or right ICS 4 and 5, compared with other ICS evaluated, resulted in a significantly shorter median distance from the stapler anvil to the pulmonary hilus of the left cranial and caudal lung lobes and right cranial and middle lung lobes, respectively (all P < .05). Lobectomy at right ICS 5 or 6 resulted in a significantly shorter median distance from the stapler anvil to the pulmonary hilus of the right caudal and accessory lung lobes, respectively (both P < .05). CONCLUSION: These data may inform minithoracotomy positioning to optimize tumor margin excision during thoracoscopic-assisted lung lobectomy for treatment of pulmonary neoplasia in dogs. CLINICAL SIGNIFICANCE: Complete lung lobectomy is possible by using the described thoracoscopic-assisted technique in normal, cadaveric lungs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».