The use of near infrared fluorescence imaging with indocyanine green for vascular visualization in caudal auricular flaps in two cats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the use of near infrared fluorescence (NIRF) imaging with indocyanine green (ICG) for vascular visualization in two caudal auricular axial pattern flaps (APF). ANIMALS: Two client-owned cats with upper eyelid masses. STUDY DESIGN: Clinical case report. METHODS: Wide surgical excision with enucleation was performed by using a caudal auricular APF for closure. Flap margins and perforating artery location were approximated with anatomical landmarks. The caudal auricular artery origin was then visualized percutaneously by using an exoscope with NIRF camera and light source after a single 2.5-mg dose of IV ICG. Margins were adjusted as required. The flaps were routinely elevated with continued intraoperative visualization of the artery and rotated to complete closure. RESULTS: After IV ICG administration, fluorescence was initially visualized after 15 to 18 seconds and remained visible for up to 26 minutes. The achieved visualization led to flap margin adjustments in cat 1. Both cats recovered with minimal flap congestion, excellent hair regrowth, and no long-term complications (>186 days). Cat 1 experienced 100% flap survival. Cat 2 experienced 10% partial thickness flap necrosis, but revision was not required, and the flap was healed at recheck 85 days postoperatively. CONCLUSION: The use of ICG for APF vessel visualization prior to and during flap elevation resulted in transcutaneous visualization of the perforating vessel and improved awareness of vessel location intraoperatively. These two cats experienced excellent flap survival without major complications. This report highlights the potential benefits of ICG NIRF in APF for animals undergoing reconstructive surgery.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».