Retroperitoneal Abdominal Aortic Repair With the da Vinci Single Port System: A Porcine Model Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Robotic surgery is rarely used in vascular surgery but has demonstrated significant potential compared with open or laparoscopic techniques in reports of abdominal aortic surgery. Enabling a standardised retroperitoneal approach (RPA) to abdominal aortic repair might reduce the peri-operative mortality and morbidity rates associated with a transabdominal approach. The aim of this experimental study was to establish surgical techniques for robotically assisted infrarenal abdominal aortic repair using a single port RPA. Methods: Retroperitoneal abdominal aortic repair was performed in four live porcine models by a group of experienced and novice robotic surgeons. The procedures were performed using the da Vinci SP (single port) surgical system (Intuitive Surgical Inc., Sunnyvale, CA, USA). Polytetrafluoroethylene grafts (W.L. Gore & Associates, Inc., Newark, DE, USA) were implanted after aortic resection. Operating times for the main procedure steps were recorded. Results: Abdominal aortic repair was feasible in all porcine models applying an RPA through a single incision with the da Vinci SP system. Creating the retroperitoneal access and docking the da Vinci SP was quick, with durations ranging from eight to 20 minutes. Proximal and distal anastomoses were completed in 26 minutes (range 19-33 minutes) and 31.3 minutes (range 23-42 minutes), respectively. In porcine models 2-4, the anastomoses were patent without haemorrhage, with aortic pulsations confirmed on release of the cross clamps. Porcine model 1 was pulseless owing to uncontrolled haemorrhage caused by left external iliac artery penetration at the end of the procedure, and patency could not be tested. Conclusion: Retroperitoneal single port robotic aortic repair was technically feasible with high accuracy in live porcine models. Anastomotic times were reasonable and surgeon comfort level was adequate, which may enable transfer into clinical routine in the future when true clinical benefits will need to be proven in additional studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».