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Enregistrement W4389573674 · doi:10.21203/rs.3.rs-3717297/v1

Desktop 3D Printed Anatomic Models for Minimally Invasive Direct Coronary Artery Bypass

2023· preprint· en· W4389573674 sur OpenAlexaff
Prashanth Ravi, Michael B. Burch, Andreas A. Giannopoulos, Isabella Liu, Shayne Kondor, Leonid Chepelev, Tommaso Hinna Danesi, Frank J. Rybicki, Antonio Panza

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés3d printerMedicine3d printedLikert scaleThree dimensional printing3d model3D printingCoronary anatomyMammary arteryObservational studyArterySurgeryRadiologyNuclear medicineBiomedical engineeringInternal medicineArtificial intelligenceComputer scienceStatisticsCoronary angiographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<title>Abstract</title> Background: Three-dimensional (3D) printing technology has impacted many clinical applications across medicine. However, 3D printing for Minimally Invasive Direct Coronary Artery Bypass (MIDCAB) has not yet been reported in the peer-reviewed literature. The current observational cohort study aimed to evaluate the impact of half scaled (50% scale) 3DP anatomic models in the pre-procedural planning of MIDCAB. Methods: Retrospective analysis included 12 patients who underwent MIDCAB using 50% scale 3DP between March and July 2020 (10 males, 2 females). Distances measured from CT scans and 3DP anatomic models were correlated with Operating Room (OR) measurements. The measurements were compared statistically using Tukey’s test. The correspondence between the predicted (3DP &amp; CT) and observed best InterCostal Space (ICS) in the OR was recorded. Likert surveys from the 3D printing registry were provided to the surgeon to assess the utility of the model. The OR time saved by planning the procedure using 3D printed anatomic models was estimated. Results: All 12 patients were successfully grafted. The 3DP model predicted the optimal ICS in all cases (100%). The distances measured on the 3DP model corresponded well to the distances measured in OR. The measurements were significantly different between the CT and 3DP (p &lt; 0.05) as well as CT and OR (p &lt; 0.05) groups, but not the 3DP and OR group. The Likert responses suggested high clinical utility of 3D printing. The mean estimated OR time saved was 40 minutes. Conclusion: The 50% scaled 3DP anatomic models demonstrated high utility for MIDCAB and saved OR time while being resource efficient. The subjective benefits over routine care that used 3D visualization for surgical planning warrants further investigation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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