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Enregistrement W4401092657 · doi:10.14300/mnnc.2024.19042

3D technology in surgery of lung hydatid cyst

2024· article· en· W4401092657 sur OpenAlexaff
Sergey Minaev, Maria Fedorovna Rubanova, Igor Gerasimenko, M.A. Akselrov, Artem Evgenevich Mishvelov, Maxim Razin, Jennifer Carolina Martínez

Notice bibliographique

RevueMedical news of the North Caucasus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParasitic infections in humans and animals
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydatid cystLungMedicineEchinococcosisCystSurgeryGeneral surgeryRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the results of using 3D technology to improve visualization and planning of the lung hydatid cyst (LHC) surgery in a 12-year-old girl. The general physical examination was unremarkable. The 3D reconstruction of the lungs was performed based on CT DICOM files. The most reliable data were obtained with CT with an Air and Fat filter. Based on the performed 3D reconstruction, a multiport thoracoscopic pulmonary echinococcectomy was performed. Thoracoscopy revealed an LHC in the left lung’s posterior basal segment. Using a linear cutter stapler with two staple leg lengths of 45 mm/60 mm, cyst excision was performed. At the same time, it was possible to reduce the intervention volume and eliminate the bronchial fistula leading to the LHC. Therefore, applying AI technology to the left lung with a parasite cyst allowed for more precise visualization and successful LHC surgery.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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