Ultrasound Calculation of Fat Volume for Liposuction: A Clinical Software Validation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fat manipulation procedures such as liposuction contain a degree of subjectivity primarily guided by the surgeon's visual or tactile perception of the underlying fat. Currently, there is no cost-effective, direct method to objectively measure fat depth and volume in real time. OBJECTIVES: Utilizing innovative ultrasound-based software, the authors aimed to validate fat tissue volume and distribution measurements in the preoperative setting. METHODS: Eighteen participants were recruited to evaluate the accuracy of the new software. Recruited participants underwent ultrasound scans within the preoperative markings of the study area before surgery. Ultrasound-estimated fat profiles were generated with the in-house software and compared directly with the intraoperative aspirated fat recorded after gravity separation. RESULTS: Participants' mean age and BMI were 47.6 (11.3) years and 25.6 (2.3) kg/m2, respectively. Evaluation of trial data showed promising results following the use of a Bland Altman agreement analysis. For the 18 patients and 44 volumes estimated, 43 of 44 measurements fell within a confidence interval of 95% when compared with the clinical lipoaspirate (dry) volumes collected postsurgery. The bias was estimated at 9.15 mL with a standard deviation of 17.08 mL and 95% confidence interval between -24.34 mL and 42.63 mL. CONCLUSIONS: Preoperative fat assessment measurements agreed significantly with intraoperative lipoaspirate volumes. The pilot study demonstrates, for the first time, a novel companion tool with the prospect of supporting surgeons in surgical planning, measuring, and executing the transfer of adipose tissues.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle