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Enregistrement W4414965714 · doi:10.3389/fsurg.2025.1683321

Case Report: SCOUT MD™ four reflector technology—enhancing accuracy in breast lesion isolation

2025· article· en· W4414965714 sur OpenAlexaff
Anna LaRussa, Sydney Caputo, Ali Sadeghi, Ralph L. Corsetti

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Implant and Reconstruction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMerit Medical SystemsTulane University
Mots-clésDissection (medical)ResectionReduction (mathematics)Breast tumorBreast reductionMastectomyOncoplastic Surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(DCIS) for surgical resection using multiple SCOUT reflectors in a 45-year-old woman with DCIS of the left breast. Lesional resection using SCOUT MD™'s four unique reflectors was completed with real-time feedback from the SCOUT probe, providing information on distance, depth, and orientation around the perimeter of the calcifications. Successful DCIS resection was confirmed by post-resection tomosynthesis imaging of the partial mastectomy specimen, and negative margins were achieved. The patient synchronously chose contralateral breast reduction to achieve symmetry with the ipsilateral oncoplastic reduction mastoplasty. Advancements in SCOUT MD™ technology provide for improved intraoperative precision in the dissection with the use of four unique reflectors, while maintaining optimal cosmetic results by minimizing the removal of normal tissue. We believe these technological advancements in breast tumor localization will reduce rates of re-excision and the need for additional surgical management.

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)0,001
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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeÉtude de cas
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
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Résumé présentoui

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