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Enregistrement W4405628216 · doi:10.1177/15910199241305691

Exploring robotic advances, applications, and challenges in neuroendovascular surgery: A scoping review of the CorPath GRX system

2024· review· en· W4405628216 sur OpenAlexaff
Santiago Gomez‐Paz, Patrick King, Alwyn Gomez, Ramesh Grandhi

Notice bibliographique

RevueInterventional Neuroradiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneousAngioplastyStentAneurysmMedical physicsRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundThe integration of robotics into neuroendovascular surgery has the potential to revolutionize the field by enhancing precision, reducing procedure-related risks, and improving patient outcomes. The CorPath GRX system represents a significant advancement in this domain. In this systematically conducted scoping review, we explore the current applications, advances, and challenges associated with robot-assisted neuroendovascular surgery.MethodsA comprehensive literature search was conducted across PubMed, Scopus, Embase, and Web of Science, covering publications from January 2015 to December 2024. Relevant data were extracted from studies involving human subjects and reporting the use of robotic guidance with the CorPath GRX system for neuroendovascular procedures for review and discussion.ResultsWe identified 14 studies with a total of 336 patients who underwent robot-assisted neuroendovascular procedures, including both diagnostic (48.2%) and therapeutic (51.8%) applications. Among the therapeutic interventions, 140 patients were treated for hemorrhagic pathology, including 128 procedures for unruptured intracranial aneurysms and 12 for ruptured aneurysms. These procedures primarily involved stent-assisted coiling or flow diversion therapy. Additionally, 34 patients were treated for ischemic pathology, primarily carotid artery stenosis, involving balloon angioplasty and stent placement. A tumor was addressed in 1 intervention via coil embolization of tumor feeders, showcasing the versatility of robot-assisted interventions. Technical success rates were high across the studies, with most procedures achieving 100% success. Manual conversions were for device malfunctions or anatomical challenges. Complications reports varied, with some studies detailing specific device malfunctions and others providing less specific accounts.ConclusionsOverall, the CorPath GRX system demonstrated high feasibility and safety for neuroendovascular procedures, indicating significant potential benefits, particularly if integrated into telemedicine practices. The CorPath GRX system shows promise in facilitating precise and safe neuroendovascular procedures. Current evidence highlights a wide range of benefits; however, further research is needed to investigate long-term outcomes and other potential areas of impact.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0200,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,086 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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