Tissue stress from laparoscopic grasper use and bowel injury in humans: establishing intraoperative force boundaries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aim to determine what threshold of compressive stress small bowel and colon tissues display evidence of significant tissue trauma during laparoscopic surgery. DESIGN: This study included 10 small bowel and 10 colon samples from patients undergoing routine gastrointestinal surgery. Each sample was compressed with pressures ranging from 100 kPa to 600 kPa. Two pathologists who were blinded to all study conditions, performed a histological analysis of the tissues. Experimentation: November 2018-February 2019. Analysis: March 2019-May 2020. SETTING: An inner-city trauma and ambulatory hospital with a 40-bed inpatient general surgery unit with a diverse patient population. PARTICIPANTS: Patients were eligible if their surgery procured healthy tissue margins for experimentation (a convenience sample). 26 patient samples were procured; 6 samples were unusable. 10 colon and 10 small bowel samples were tested for a total of 120 experimental cases. No patients withdrew their consent. INTERVENTIONS: A novel device was created to induce compressive "grasps" to simulate those of a laparoscopic grasper. Experimentation was performed ex-vivo, in-vitro. Grasp conditions of 0-600 kPa for a duration of 10 s were used. 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. CONCLUSIONS: 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».