Innovative imaging techniques to guide the prenatal and postnatal management of premature omphalopagus conjoined twins: a case report
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of conjoined twinning is approximately 1:100,000 with omphalopagus anatomy representing 10% of all cases. With an overall survival rate of <10% and a 60% rate of survival in patients who undergo separation, considerable medical, surgical, and ethical planning is required. A 34-year-old mother was identified as having conjoined twins at 9 weeks gestation. She underwent an early fetal Magnetic Resonance Imaging (MRI) to assess potential for viability and a late second trimester MRI – these identified omphalopagus anatomy with shared liver and a Tetralogy sequence in twin B. 3D modeling of these images guided delivery and separation planning. The twins were born prematurely at 29 weeks and 6 days. Neonatal Inteive Care Unit (NICU) management was instituted at birth and the initial cardiorespiratory status of the twins was stable with minimal circulatory mixing noted. Combined fetal weight was 2.6 kg. At 3 weeks of life, significant circulatory deterioration occurred in twin B. Urgent separation to facilitate treatment for twin B best optimized both patients’ survival and was in keeping with parental wishes. Detailed cross-sectional imaging was expedited and used to facilitate successful separation. Pre-op anesthesia time was 127 minutes and Operating Room time was 290 minutes; estimated blood loss was 150 mL. Twin B subsequently underwent emergent catheterization with pulmonary artery dilation and right ventricle outflow tract stenting. Both twins recovered successfully with twin A being discharged from hospital at 14 weeks old and twin B discharged at 15 weeks old. Cross-sectional imaging with 3D modeling helps optimize outcomes for conjoined twins.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».