MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415183453 · doi:10.1016/j.cpsurg.2025.101917

Revolutionizing small bowel transplantation in mice and rats: A cutting-edge dry-lab simulation model

2025· article· en· W4415183453 sur OpenAlexaff
Philipp Seeger, Anas Amin Preukschas, Jöran Lücke, Morsal Sabihi, Pablo Stringa, Natalia Lausada, Jeremías Moreira, Leandro Emmanuel Vecchio Dezillio, Javier Serradilla, Ane Miren Andrés Moreno, F Hernández, Stephan Bennemann, Andrés Machicote, Dimitra E. Zazara, Eleftherios Papazoglou, Baris Mercanoglu, Tarik Ghadban, Michael F. Nentwich, Felix Nickel, Oliver Mann, Thilo Hackert, M Gentilini, Jun Oh, Graziano Oldani, Stéphanie Chartier-Plante, David Harriman, Karl J. Oldhafer, Samuel Huber, Gabriel Gondolesi, Anastasios D. Giannou

Notice bibliographique

RevueCurrent Problems in Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesJung-Stiftung für Wissenschaft und ForschungBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésAnastomosisAnimal modelUsabilityTransplantationVirtual realityHaptic technologyResectionInflammatory Bowel Diseases

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Animal reduction is a key ethical goal in research. Small bowel transplantation in rodents is essential for studying rejection but training consumes many animals without scientific yield. Methods We developed a low-cost simulation model using silicone-coated intravenous lines sized to mouse vasculature (SMA, portal vein, aorta, vena cava). Eight experienced microsurgeons performed anastomoses and rated usability, similarity, and material quality (5-point Likert). Results The model allowed realistic training in suturing and vessel handling. Arterial components mimicked tissue well, while venous models were overly rigid. Usability was rated high, procedural similarity moderate–positive. Suturing and procedure times resembled live surgery, though haptic feedback and knot security were limited. Conclusion This reproducible dry-lab model supports early microsurgical training and reduces animal use. Despite material limitations, it provides a practical, ethical tool for foundational skill development.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,267 · 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
GenreMéthodes

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

Explorer davantage

Même revueCurrent Problems in SurgeryMême sujetClinical Nutrition and GastroenterologyTravaux en français237 207