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Enregistrement W4404798559 · doi:10.1016/j.surg.2024.10.022

Fluorescence-guided pancreatic surgery: A scoping review

2024· review· en· W4404798559 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas B. Piper, Gustav Holm Schæbel, Charlotte Egeland, Michael Patrick Achiam, Stefan Kobbelgaard Burgdorf, Nikolaj Nerup

Notice bibliographique

RevueSurgery · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRigshospitaletArthrex
Mots-clésMedicineGeneral surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although fluorescence guidance during various surgical procedures has been shown to be safe and have possible better clinical outcomes than without the guidance, the use of fluorophores in pancreatic surgery is novel and not yet well described. This scoping review involved a systematic methodology of the currently available literature and aimed to illuminate the use of fluorophores in pancreatic surgery from a clinical view. METHODS: The PRISMA and the PRISMA-ScR guidelines were used when appropriate and the following databases were searched: PubMed, Embase, Scopus, The Cochrane Collection, and Web of Science. Human original articles and case reports were included. Bias was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale and the IDEAL framework was used for evaluation of surgical innovation. RESULTS: A total of 5,565 search hits were screened, and 23 original articles and 24 case reports consisting of 754 patients met the inclusion criteria. The use of indocyanine green was both the most prominent and the most promising method for securing sufficient perfusion of neighboring organs, enhancing the detection and distinguishing of neuroendocrine tumors, and assisting in the identification of hepatic micrometastases. CONCLUSION: The included studies were generally heterogenic, exploratory, and small. Indocyanine green was used in several ways, and it may add clinical value in different settings during pancreatic surgery. Tumor-targeted probes are a rapidly developing and promising field of research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,233 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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