MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3094159433 · doi:10.1080/21681163.2020.1835542

Improving central line needle insertions using <i>in-situ</i> vascular reconstructions

2020· article· en· W3094159433 sur OpenAlexafffund
Leah Groves, Natalie Li, Blake VanBerlo, Natan Veinberg, Terry M. Peters, Elvis C. S. Chen

Notice bibliographique

RevueComputer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering Imaging & Visualization · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Research Foundation
Mots-clés3D ultrasoundImaging phantomMedicineUltrasoundInternal jugular veinBiomedical engineeringRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed a neck central line insertion guidance system that renders 3D ultrasound (US) surface reconstructions of the carotid artery (CA) and internal jugular vein (IJV), a tracked model of the needle, and needle trajectory on a 2D monitor. Twenty clinicians evaluated this system compared to US-only guidance on a phantom using time and insertion accuracy metrics. The 3D system had a 100% success rate compared to 70% for the US-only system. The average distance from the centre line of the US reconstructed IJV was 1.8±0.9 mm under 3D guidance compared to 4.2±2.9 mm for US-only. Our system significantly improved needle insertion success rates and targeting accuracy compared to the US-only approach through a radiation-free surface reconstruction of the neck vascular structures. This work has the potential to provide a mobile 3D imaging and visualisation system for needle-based vascular interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueComputer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering Imaging & VisualizationMême sujetCentral Venous Catheters and HemodialysisTravaux en français237 207