Use of the AccuVein AV400 during RARP: an infrared augmented reality device to help reduce abdominal wall hematoma.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Abdominal wall hematoma (AWH) is a self-resolving, yet common complication from the insertion of trocars during laparoscopic surgery. Particularly, its appearance may increase patient anxiety and may reduce overall surgical satisfaction. MATERIALS AND METHODS: In a retrospective study analyzing data from 724 robot-assisted radical prostatectomy cases (RARP), trocar insertion sites were examined on postoperative day 7 with Foley removal for AWH. AWH was defined by a sizable collection of blood below the skin as a result of the surgery. The AccuVein AV400 system was utilized to generate real-time images of venous structures beneath the skin. Comparative outcomes were performed with a series of 114 men where the AccuVein AV400 device was applied over trocar insertion markings to help modify port placement. RESULTS: The pre-incision imaging of the AccuVein system modified port placement in 74 of 114 cases (65%), and reduced AWH from 8.8% to 2.6% (p = 0.03) as compared to transabdominal illumination. Port placement adjustments were most prevalent in the lateral regions of the abdomen, prompting attention for lateral trocar insertion to avoid vessels such as the thoracoepigastric veins. Notably, the body mass index (BMI) of patients experiencing AWH who received the pre-incision imaging of AccuVein was significantly higher than patients receiving standard transabdominal illumination (34.2 and 27.9 kg/m² respectively; p = 0.02). CONCLUSION: The AccuVein AV400 device appears to be an effective adjuvant for decreasing rates of AWH during lower abdominal wall trocar insertion, though its effectiveness is limited in patients with extreme BMI. Additionally, special attention should be directed towards trocar insertion in the lateral regions of the abdomen.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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)
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 ».