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Enregistrement W3131661625 · doi:10.1101/2021.02.19.21252109

Tissue Stress from Laparoscopic Grasper Use and Bowel Injury in Humans: Establishing Intraoperative Force Boundaries

2021· preprint· en· W3131661625 sur OpenAlexafffund
Amanda Farah Khan, Matthew Kenneth MacDonald, Catherine Streutker, Corwyn Rowsell, James M. Drake, Teodor Grantcharov

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenUniversity of Leeds
Mots-clésMedicineCompression (physics)Laparoscopic surgerySurgeryLogistic regressionLaparoscopyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Inappropriate force in laparoscopic surgery can lead to inadvertent tissue injury. It is currently unknown however at what magnitude of compressive stress trauma occurs in gastrointestinal tissues. Methods This study included 10 small bowel and 10 colon samples. Each was compressed with pressures ranging from 100 kPa to 600 kPa by a novel device to induce compressive “grasps” to simulate those of a laparoscopic grasper. Experimentation was performed ex-vivo, in-vitro . Grasp conditions of 0 to 600 kPa for a duration of 10 seconds were utilized. Two pathologists who were blinded to all study conditions, performed a histological analysis of the tissues. Patients were eligible if their surgery procured healthy tissue margins for experimentation (a convenience sample). 26 patient samples were procured; six samples were unusable. 10 colon and 10 small bowel samples were tested for a total of 120 experimental cases. No patients withdrew their consent. Two metrics of damage were quantified: an intestinal layer thickness calculation where the serosa layer was measured in the area of compression and compared to a local control and a histological scoring scale for tissue trauma. Results Small bowel (10), M:F was 7:3, average age was 54.3 years. Colon (10), M:F was 1:1, average age was 65.2 years. All 20 patients experienced a significant difference (p<0.05) in serosal thickness post-compression at both 500 and 600 kPa for both tissue types. A logistic regression analysis with a sensitivity of 100% and a specificity of 84.6% on a test set of data predicts a safety threshold of 329-330 kPa. Conclusion A threshold was discovered that corresponded to both significant serosal thickness change and a positive histological trauma score rating. This “force limit” could be used in novel sensorized laparoscopic tools to avoid intraoperative tissue injury.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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