Abstract WP180: Measuring Tissue Motion During Carotid Endarterectomy Using Video-based Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Background: During carotid endarterectomies (CEA), perioperative stroke and cranial or cervical nerve injuries are the most common major complications. Many experts have emphasized the importance of careful and gentle manipulation around carotid plaques. However, there have been no methodological assessments that quantitatively measure ‘gentleness’. This study was aimed to propose a novel metric for gentle surgical maneuvers during CEA. Methods: Using surgical video-based motion software, the motion of the carotid artery around plaque was analyzed and quantified during a CEA. Kinematic parameters (minimum and maximum acceleration, and maximum and mean velocity) were compared among the surgical tasks and techniques, as well as between novice and expert surgeons. Results: The surgical tasks of dissecting the common carotid artery, passing the proximal vessel loops, and ligating vessels showed the highest absolute values of kinematic parameters. Dissections perpendicular to the line of the internal carotid artery tended to show higher kinematic parameters than those in the parallel direction, with blunt dissections typically higher than sharp dissections. The kinematic parameters of novice surgeons were significantly higher than those of experts, and receiver operating curve analysis showed a strong discriminative power. The kinematic parameters in the case of postoperative ischemic stroke also showed the highest absolute values. Conclusions: This study shows that tissue motion parameters could be a novel and feasible surrogate marker for the objective assessment on the ‘gentleness’ of surgical performance in CEA. Such an objective measurement might be applicable towards enhancing surgical education and risk management.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».