Virtual Resection: A New Tool for Preparing for Nephron-Sparing Surgery in Wilms Tumor Patients
Notice bibliographique
Résumé
Nephron-sparing surgery (NSS) in Wilms tumor (WT) patients is a surgically challenging procedure used in highly selective cases only. Virtual resections can be used for preoperative planning of NSS to estimate the remnant renal volume (RRV) and to virtually mimic radical tumor resection. In this single-center evaluation study, virtual resection for NSS planning and the user experience were evaluated. Virtual resection was performed in nine WT patient cases by two pediatric surgeons and one pediatric urologist. Pre- and postoperative MRI scans were used for 3D visualization. The virtual RRV was acquired after performing virtual resection and a questionnaire was used to assess the ease of use. The actual RRV was derived from the postoperative 3D visualization and compared with the derived virtual RRV. Virtual resection resulted in virtual RRVs that matched nearly perfectly with the actual RRVs. According to the questionnaire, virtual resection appeared to be straightforward and was not considered to be difficult. This study demonstrated the potential of virtual resection as a new planning tool to estimate the RRV after NSS in WT patients. Future research should further evaluate the clinical relevance of virtual resection by relating it to surgical outcome.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».