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Enregistrement W2955675055 · doi:10.1097/prs.0000000000006015

Preoperative Perforator Mapping in SGAP Flap: Does Magnetic Resonance Imaging Make the Difference?

2019· article· en· W2955675055 sur OpenAlexaff
Giovanni Zoccali, Maleeha Mughal, Paul Roblin, Jian Farhadi

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingMedicineRadiologySurgeryPerforator flapsSurgical planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preoperative vascular mapping has emerged as an excellent adjunct to perforator flap surgery, improving operative time while aiding the surgeon in the selection of the ideal perforator. This study evaluated the effect of preoperative vascular mapping by magnetic resonance imaging to identify tissue for a superior gluteal artery perforator (SGAP) flap on total operative time and compared radiologic mapping by magnetic resonance imaging with Doppler ultrasonography for perforator localization. The authors also investigated whether drawing the flap according to magnetic resonance imaging perforator localization or tissue availability affected the outcome of the donor site. METHODS: A prospective study was performed on patients undergoing SGAP flap breast reconstruction. Patients were randomized into two groups. One group received preoperative magnetic resonance imaging for flap tissue planning based on localization of the perforator. The other group received flap planning based on tissue availability and then underwent external Doppler ultrasonography to identify the dominant perforator. An ad hoc outcome scale was created to evaluate outcomes of the donor sites. RESULTS: Preoperative vascular mapping by magnetic resonance imaging or external Doppler ultrasonography was performed the day of surgery on 35 and 27 patients, respectively. The mean flap elevation times of the imaging patients versus the ultrasonography patients were 252 and 228 minutes, respectively. The differences between flap elevation times and cosmetic outcomes for the two patient groups were not significant. CONCLUSION: The authors' findings indicate that the use of magnetic resonance imaging for SGAP flap planning did not reduce operative time, and that donor-site outcomes were not affected by the modality used for preoperative perforator mapping. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, II.

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)0,008
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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