An Unmodulated Very-Low-Voltage Electrosurgical Technology Creates Predictable and Ultimate Tissue Coagulation: From Experimental Data to Clinical Use
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Notice bibliographique
Résumé
Objective. We analyzed the underlying principles of an unmodulated very-low-voltage (VLV) mode, designated as “soft coagulation” in hemostasis, and demonstrate its clinical applications. Summary Background Data. While the advantage of the VLV mode has been reported across surgical specialties, the basic principle has not been well described and remains ambiguous. Methods. Characteristics of major electrosurgical modes were measured in different settings. For the VLV mode, the tissue effect and electrical parameters were assessed in simulated environments. Results. The VLV mode achieved tissue coagulation with the lowest voltage compared with the other modes in any settings. With increasing impedance, the voltage of the VLV mode stayed very low at under 200 V compared with other modes. The VLV mode constantly produced effective tissue coagulation without carbonization. We have demonstrated the clinical applications of the method. Conclusions. The voltage of the VLV mode consistently stays under 200 V, resulting in tissue coagulation with minimal vaporization or carbonization. Therefore, the VLV mode produces more predictable tissue coagulation and minimizes undesirable collateral thermal tissue effects, enabling nerve- and function-preserving surgery. The use of VLV mode through better understanding of minimally invasive way of using electrosurgery may lead to better surgical outcomes.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle