Robotics in neurointerventional surgery: a systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robotically performed neurointerventional surgery has the potential to reduce occupational hazards to staff, perform intervention with greater precision, and could be a viable solution for teleoperated neurointerventional procedures. OBJECTIVE: To determine the indication, robotic systems used, efficacy, safety, and the degree of manual assistance required for robotically performed neurointervention. METHODS: We conducted a systematic review of the literature up to, and including, articles published on April 12, 2021. Medline, PubMed, Embase, and Cochrane register databases were searched using medical subject heading terms to identify reports of robotically performed neurointervention, including diagnostic cerebral angiography and carotid artery intervention. RESULTS: A total of 8 articles treating 81 patients were included. Only one case report used a robotic system for intracranial intervention, the remaining indications being cerebral angiography and carotid artery intervention. Only one study performed a comparison of robotic and manual procedures. Across all studies, the technical success rate was 96% and the clinical success rate was 100%. All cases required a degree of manual assistance. No studies had clearly defined patient selection criteria, reference standards, or index tests, preventing meaningful statistical analysis. CONCLUSIONS: Given the clinical success, it is plausible that robotically performed neurointerventional procedures will eventually benefit patients and reduce occupational hazards for staff; however, there is no high-level efficacy and safety evidence to support this assertion. Limitations of current robotic systems and the challenges that must be overcome to realize the potential for remote teleoperated neurointervention require further investigation.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».