MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4306404214 · doi:10.1002/rcs.2472

Clinical safety and efficacy of a fully automated robot for magnetic resonance imaging‐guided breast biopsy

2022· article· en· W4306404214 sur OpenAlexaff
Mehran Anvari, Trevor Chapman, Karen Barlow, T A Cookson, Carolyn Van Toen, Tim Fielding

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingBiopsyBreast biopsyAdverse effectRadiologyBreast imagingClinical trialSurgeryMammographyBreast cancerPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Magnetic resonance imaging (MRI)-guided biopsies are an accurate, but technically challenging, method for screening and diagnosis of breast lesions. This study assesses the safety and efficacy of an Image Guided Automated Robot (IGAR) in performing breast biopsies compared to manual procedures. METHODS: Safety was determined from adverse events (AEs) and device deficiencies. Efficacy was assessed using targeting accuracy, number of successful biopsies, pain and scar scores, patient discomfort, and radiologist-determined ease-of-use. RESULTS: All seven procedures in phase I were successfully and safely completed with no AEs and one device deficiency. The 23 IGAR biopsies in phase II outperformed the 18 manual biopsies in 1-week pain scores (p = 0.027), scarring at 1-week (p = 0.035), 1-month (p = 0.004), and components of comfort and ease-of-use. Phase II had seven and three AEs in the IGAR and manual groups, respectively (p = 0.317), with no serious AEs and nine device deficiencies. CONCLUSIONS: The IGAR system is safe and effective for breast biopsy procedures. The results from these trials indicate the IGAR system as a potentially viable alternative to manual breast biopsy procedures.

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)0,000
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 enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Medical Robotics and Computer Assisted SurgeryMême sujetMRI in cancer diagnosisTravaux en français237 207