Turning up the HEAT: Surgical simulation of the Moses 2.0 laser in an anatomic model
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: With advancements in laser technology, urologists have been able to treat urinary calculi more efficiently by increasing the energy delivered to the stone. With increases in power used, there is an increase in temperatures generated during laser lithotripsy. The aim of this study was to evaluate the thermal dose and temperatures generated with four laser settings at a standardized power in a high-fidelity, anatomic model. Methods: Using high-fidelity, 3D printed hydrogel models of a pelvicalyceal collecting system with a synthetic BegoStone implanted in the renal pelvis, surgical simulation of ureteroscopic laser lithotripsy was performed with the Moses 2.0 holmium laser. At a standard power (40 W) and irrigation pressure (100 cm H2O), we evaluated operator duty cycle (ODC) variations with different time-on intervals at four different laser settings. Temperature was measured at two separate locations: at the stone and ureteropelvic junction. Results: Greater cumulative thermal doses and maximal temperatures were achieved with greater ODCs and longer laser activation periods. There were statistically significant differences between the thermal doses and temperature profiles of the laser settings evaluated. Temperatures were greater closer to the tip of the laser fiber. Conclusions: Laser energy and frequency play an important role in the thermal loads delivered during laser lithotripsy. Urologists must perform laser lithotripsy cautiously when aggressively treating large renal pelvis stones, as dangerous temperatures can be reached. To reduce the risk of causing thermal tissue injury, urologists should consider reducing their ODC and laser-on time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».