Manual Shunt Connector Tool to Aid in No-Touch Technique
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the morbidity and cost associated with cerebrospinal fluid shunt infections, many neurosurgical protocols implement "no-touch" technique to minimize infection. However, current surgical tools are not designed specifically for this task and surgeons often resort to using their hands to connect the shunt catheter to the valve. OBJECTIVE: To develop an efficient and effective shunt assembly tool. METHODS: Prototypes were designed using computer assisted software and machined in stainless steel. The amount of time and number of attempts it took volunteers to connect a Bacticel shunt catheter to a Delta valve were recorded using the new tool and standard shodded mosquitos. Scanning electron microscopy (SEM) was done on manipulated catheters to assess potential damage. Practicing neurosurgeons provided feedback. RESULTS: Nonsurgeon (n = 13) volunteers and neurosurgeons (n = 6) both completed the task faster and with fewer attempts with the new tool (mean 7.18 vs 15.72 s and 2.00 vs 6.36 attempts, P < .0001; mean 2.93 vs 5.96 s and 1.06 vs 2.94 attempts, P < .001, respectively). SEM of 24 manipulated catheters showed no microscopic damage. 100% of neurosurgeons surveyed (n = 10) would adapt the tool in their practice, 90% preferred use of the new tool compared to their existing method, and 100% rated it easier to use compared to existing instruments. CONCLUSION: The new tool shortened the time and number of attempts to connect a shunt catheter to a valve. Neurosurgeons preferred the new tool to existing instruments. There was no evidence of catheter damage with the use of this tool.
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 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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».