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Enregistrement W4290739510 · doi:10.3389/fphot.2022.938144

Dynamic vascular optical spectroscopy for monitoring peripheral arterial disease patients undergoing a surgical intervention

2022· article· en· W4290739510 sur OpenAlexfundno aff
Alessandro Marone, Nisha Maheshwari, S. K. Kim, Danielle Bajakian, Andreas H. Hielscher

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Photonics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteYork University
Mots-clésMedicinePeripheralPerfusionRevascularizationAngiographyRadiologyArterial diseaseIntervention (counseling)Vascular diseaseSurgeryCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peripheral arterial disease (PAD) patients experience a reduction in blood supply to the extremities caused by an accumulation of plaque in their arterial system. In advanced stages of PAD, surgical intervention is often required to reopen arteries and restore limb perfusion to avoid necrosis and amputations. To determine the success of an intervention, it is necessary to confirm that reperfusion was achieved after the intervention in areas of the foot that lacked perfusion before the intervention. The standard procedure to obtain this information is to perform repeated X-ray angiography. However, this approach requires a relatively high radiation dose and the extensive use of contrast agents. To overcome these issues, our lab has developed a system that uses dynamic vascular optical spectroscopy (DVOS) to monitor perfusion in the foot in real-time before, during, and after an intervention. In the explorative study presented in this paper, we monitored ten patients undergoing revascularization surgery. We found that there is a clear change in the DVOS signal in cases when reperfusion to affected areas in the foot is established. It was also possible to assess the effects that balloon inflations and deflations and contrast agent injections had on the downstream vasculature of the patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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