Synchrotron‐Based Trauma Assessment of Robotic Electrode Insertions in Cochlear Implantation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Minimizing intraoperative trauma during cochlear implant electrode insertion is crucial for preserving residual hearing. Manual insertions are subject to variability due to surgeon experience and anatomical differences, often leading to inconsistent outcomes. Robotic-assisted systems have been developed to improve insertion precision and reduce trauma. This study evaluates the safety and efficacy of the OTODRIVE system for cochlear implant electrode insertion. METHODS: Fifteen cadaveric human temporal bones were implanted with a variety of electrodes (FLEX26, FLEX28, FLEXSOFT, FLEX34) and an inner ear catheter (INCAT). The OTODRIVE system was used to maintain a constant insertion speed of 0.1 mm/s. The samples were subsequently imaged using synchrotron radiation phase-contrast imaging (SR-PCI) to assess intracochlear trauma. Parameters such as linear and angular insertion depths and cochlear coverage were measured. The presence of trauma was analyzed using a trauma evaluation plot. RESULTS: The average linear insertion depth was 24.8 ± 3.5 mm, and the average angular insertion depth was 527° ± 81°. Cochlear coverage was 74% ± 7%. Only one case of partial scala media translocation and two cases of basilar membrane elevation were observed, with no instances of severe trauma such as tip fold-over, scala vestibuli translocation, or osseous spiral lamina fracture. CONCLUSION: The findings indicate that the OTODRIVE system enables consistent and controlled electrode placement while minimizing trauma to cochlear structures, suggesting its potential to enhance hearing and structural preservation outcomes. Further clinical studies are required to establish the long-term benefits of robotic-assisted techniques over manual insertions in routine cochlear implantation. LEVEL OF EVIDENCE: N/A.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».