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Enregistrement W4408778938 · doi:10.3390/mi16040363

Advanced Robotics for the Next-Generation of Cardiac Interventions

2025· review· en· W4408778938 sur OpenAlexaff
Majid Roshanfar, Mohammadhossein Salimi, Amir Hossein Kaboodrangi, Sun-Joo Jang, Albert J. Sinusas, S. Chiu Wong, Bobak Mosadegh

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensYork UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésPacePsychological interventionRisk analysis (engineering)Computer scienceRoboticsArtificial intelligenceMedicineSystems engineeringEngineeringRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With an increasing number of elderly individuals, the demand for advanced technologies to treat cardiac diseases has become more critical than ever. Additionally, there is a pressing need to reduce the learning curve for cardiac interventionalists to keep pace with the rapid development of new types of procedures and devices and to expand the adoption of established procedures in more hospitals. This comprehensive review aims to shed light on recent advancements in novel robotic systems for cardiac interventions. To do so, this review provides a brief overview of the history of previously developed robotic systems and describes the necessity for advanced technologies for cardiac interventions to address the technological limitations of current systems. Moreover, this review explores the potential of cutting-edge technologies and methods in developing the next generation of intra-procedure autonomous navigation. Each highlighted topic undergoes a critical analysis to evaluate its technical limitations and the challenges that must be addressed for successful clinical implementation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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