AB123. SOH25_AB_365. Quantitative analysis of indocyanine green fluorescence angiography in colorectal surgery: a systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Background: Indocyanine green fluorescence angiography (ICGFA) during colorectal surgery is associated with reduced rates of post-operative anastomotic complications. Because interpretation of ICGFA is subjective, quantification has been proposed to address inter-user variability. This study reviews the published literature regarding ICGFA quantification during colorectal surgery with a focus on clinical deployment. Methods: A systematic review of English language publications was performed in PubMed, Scopus, Web of Science and Cochrane Library on 29th August 2024, updated to 18th November 2024 following PRISMA guidelines. All clinical studies referencing ICGFA quantification during colorectal surgery were included with the Newcastle Ottawa scale used to assess quality. Results: A total of 1,428 studies were screened, resulting in the selection of 22 studies (1,469 patients). Significant heterogeneity of ICGFA methodology, quantification methods, and parameter selection was noted with only three being scored “high” quality. Four studies (154 patients) conducted real-time analyses of the fluorescence signal (others were post-hoc analyses) and four utilised artificial intelligence methods. Eleven studies only included patients undergoing left-sided resection, with six of these focusing specifically on rectal resections. Only one study employed the quantification method to guide intra-operative decision-making regarding transection of the colonic segment. Twenty-six different perfusion parameters were assessed, with time from injection to visible fluorescence and maximum intensity the most commonly (but not only) correlated parameters regarding anastomotic complication. Conclusions: Quantification of the ICGFA signal for colorectal surgery is feasible but has so far seen limited academic advancement beyond feasibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».