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Enregistrement W4383700671 · doi:10.1227/ons.0000000000000815

Tissue Acceleration as a Novel Metric for Surgical Performance During Carotid Endarterectomy

2023· article· en· W4383700671 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOperative Neurosurgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetric (unit)Carotid endarterectomyAccelerationRadiologySurgeryCarotid arteriesOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Gentle tissue handling to avoid excessive motion of affected fragile vessels during surgical dissection is essential for both surgeon proficiency and patient safety during carotid endarterectomy (CEA). However, a void remains in the quantification of these aspects during surgery. The video-based measurement of tissue acceleration is presented as a novel metric for the objective assessment of surgical performance. This study aimed to evaluate whether such metrics correlate with both surgeons' skill proficiency and adverse events during CEA. METHODS: In a retrospective study including 117 patients who underwent CEA, acceleration of the carotid artery was measured during exposure through a video-based analysis. Tissue acceleration values and threshold violation error frequencies were analyzed and compared among the surgeon groups with different surgical experience (3 groups: novice , intermediate , and expert ). Multiple patient-related variables, surgeon groups, and video-based surgical performance parameters were compared between the patients with and without adverse events during CEA. RESULTS: Eleven patients (9.4%) experienced adverse events after CEA, and the rate of adverse events significantly correlated with the surgeon group. The mean maximum tissue acceleration and number of errors during surgical tasks significantly decreased from novice, to intermediate, to expert surgeons, and stepwise discriminant analysis showed that the combined use of surgical performance factors could accurately discriminate between surgeon groups. The multivariate logistic regression analysis revealed that the number of errors and vulnerable carotid plaques were associated with adverse events. CONCLUSION: Tissue acceleration profiles can be a novel metric for the objective assessment of surgical performance and the prediction of adverse events during surgery. Thus, this concept can be introduced into futuristic computer-aided surgeries for both surgical education and patient safety.

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.

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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,284 · 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