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Enregistrement W4400585202 · doi:10.1227/ons.0000000000001272

Development and Validation of a Novel Human-Fixed Cadaveric Model Reproducing Cerebrospinal Fluid Circulation for Simulation of Endoscopic Endonasal Skull Base Surgery

2024· article· en· W4400585202 sur OpenAlexaff
Laura-Élisabeth Gosselin, Nicolas Morin, Charles Gariépy, Mathieu Chamberland, Olivier Beaulieu, Sylvie Nadeau, Pierre‐Olivier Champagne

Notice bibliographique

RevueOperative Neurosurgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Surgical Oncology
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadaveric spasmMedicineSkullCerebrospinal fluidCerebrospinal fluid leakSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Endoscopic endonasal surgery is a well-established surgical approach to the skull base. Surgeons need a reusable long-lasting tool to acquire the skills needed for skull base reconstruction. The aim of this study was to elaborate and validate a human formalin-fixed cadaveric model that reproduces a realistic cerebrospinal fluid (CSF) circulation and that adequately renders a CSF leak. METHODS: An external ventricular drain that connects with a peristaltic pump is placed in the subarachnoid space, which allows a water circulation that reproduces CSF circulation. Intracranial pressure is measured in real time. Endoscopic endonasal skull base approaches are performed, to create different skull base openings and CSF leaks. Participants were tasked with reconstruction of the defects using a standardized multilayered approach, with the goal of obtaining a watertight closure under normal intracranial pressure ranges. Compiled data included time of reconstruction, years of experience of participants, and success/failure to achieve a watertight reconstruction. A Likert questionnaire was also used. RESULTS: The cadaveric model reproduced CSF circulation in 4 types of dural defects: sellar, suprasellar, transcribriform, and transclival. Intracranial pressures were similar to physiological conditions and were reproducible. Each model was tested multiple times, over several months. Success rates concurred with training levels (r = .8282 and P = .0017). A strong inverse correlation was also found between years of experience and time of reconstruction (r = .4977 and P < .0001). Participants agreed that the model was realistic (median Likert score of 4), and they strongly agreed that it allowed for the improvement of their surgical skills (median Likert score of 5). CONCLUSION: This novel human-fixed cadaveric model for CSF circulation is efficient and adequately reproduces surgical conditions for skull base approaches. The model is unique, easy to reproduce, and reusable. It can be used as a tool for teaching and for research purposes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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