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Enregistrement W4407573277 · doi:10.1117/12.3048975

Off pump coronary artery bypass graft surgical simulation development

2025· article· en· W4407573277 sur OpenAlexaff
James Krizsan, John T. Moore, Charles C. X. Yuan, Patrick Carnahan, Gianluigi Bisleri, T.M. Peters, Elvis C. S. Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArteryMedicineCardiologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronary artery bypass grafting (CABG) is one of the most commonly performed major cardiac surgeries in North America.1 The standard CABG surgical approach is performed on pump; however, advances in medical mechatronics and surgical techniques have made the option of performing CABG without putting the patient on bypass and stopping the heart to be a viable strategy. The off-pump method (OP-CABG) provides patients with superior long-term results and is now being preferred.2 Due to the minimally-invasive and dynamic nature of the off-pump method, appropriate surgical training for OP-CABG is becoming increasingly important. However, current training apparatuses used by the medical industry and academia, along with various ethical and sourcing concerns, are lacking in the ability to replicate the motion of a beating heart, a clear requirement for an effective OP-CABG training environment. In this work, we propose the development of a mechanical OP-CABG surgical training device with disposable (i.e. replaceable) synthetic coronary arteries resting on a silicone heart surface. Cardiac movement is simulated via targeted and timed tensioning and releasing of multiple pull cords operated by a servo-motor-driven crankshaft. Using gated 4D CT, we demonstrate that our beating heart model mimics 3D heart motion. To our knowledge, this is the first mechanical OP-CABG simulator that replicates cardiac motion, providing a novel and effective tool for enhancing surgical training.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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