Fluorescence-guided laparoscopic inguinal hernia repair using indocyanine green angiography to prevent iatrogenic vascular injury: A case report and video
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Laparoscopic inguinal hernia repair (LIHR) is one of the most common surgical procedures performed worldwide, associated with a roughly 10 % rate of complications, most commonly iatrogenic injury to blood vessels, sometimes necessitating conversion to open surgery. Fluorescence-guided laparoscopic surgery using indocyanine green fluorescence angiography (ICG-FA) facilitates the precise identification of numerous anatomical structures, especially vascular, reducing their risk of iatrogenic injury. We present the first published case and video demonstrating LIHR with ICG-FA to prevent intra-operative vascular injury. PRESENTATION OF CASE: A 46-year-old, otherwise-healthy male with a right inguinal hernia underwent fluorescence-guided LIHR using ICG-FA. Before peritoneal dissection, 2 ml ICG was administered intravenously, followed by 10 ml physiological solution. The surgical field was then illuminated using the Stryker fluorescence system. Once vascular structures were located, the sac was dissected. After reversing the peritoneum, but before placing the extraperitoneal mesh, another dose of ICG was administered intravenously to aid in safely securing the mesh. Both times after ICG injection, both the iliac artery and spermatic arteries were clearly visible throughout their course in the surgical field within 45 s. The hernia was repaired successfully with no complications. DISCUSSION: ICG-FA appears to facilitate inguinal hernia repair by enabling real-time visualization of anatomical structures, theoretically reducing the risk of complications, particularly vascular injuries. It is particularly helpful identifying the inguinal area's highly-vascular 'triangle of doom'. CONCLUSIONS: Further studies are warranted to evaluate short- and the long-term outcomes and cost-effectiveness of ICG-fluorescence angiography during laparoscopic inguinal hernia repair.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».