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Enregistrement W4296702750 · doi:10.1097/hjh.0000000000003296

Utilizing 3D printing to facilitate surgical in-situ paediatric renal artery aneurysm repair for refractory hypertension

2022· article· en· W4296702750 sur OpenAlexaff
Pankaj Chandak, Nicos Kessaris, Narayan Karunanithy, Nick Byrne, J.M. Newton, R. Bharadwaj, Sergio Assia‐Zamora, Mohan Shenoy, Morad Sallam, Manish D. Sinha

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal and Vascular Pathologies
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal arteryTransplantationRenovascular hypertensionSurgeryAneurysmInternal medicineKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal artery aneurysmal (RAA) disease is a rare, but potentially life-threatening cause of renovascular disease presenting with hypertension. Conventional management involves aneurysmal excision followed by renal auto-transplantation. We present the management of a 13-year-old girl with complex multiple saccular aneurysmal disease of the left renal artery with hilar extension and symptomatic hypertension. We used 3D printing to print a patient-specific model that was not implanted in the patient but was used for surgical planning and discussion with the patient and their family. Endovascular options were precluded due to anatomical complexities. Following multi-disciplinary review and patient-specific 3D printing, she underwent successful in-situ RAA repair with intraoperative cooling, without the need for auto-transplantation. 3D printing enabled appreciation of aneurysmal spatial configuration and dimensions that also helped plan the interposition graft length needed following aneurysmal excision. The models provided informed multidisciplinary communications and proved valuable during the consent process with the family for this high-risk procedure. To our knowledge, this is the first reported case utilizing 3D printing to facilitate in-situ complex repair of RAA with intra-hilar extension for paediatric renovascular disease.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,178 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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