Novel Clinical Near-Infrared Spectroscopy Sensor in Flap Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Head and neck cancer ranks as the seventh most prevalent cancer worldwide, often treated through free tissue transfer (FTT)—a complex surgical procedure where tissue with its blood supply is transplanted to reconstruct areas affected by tumour removal. Postoperative vascular compromise jeopardizes flap viability, necessitating rapid and accurate monitoring. Traditional hourly clinical checks are subjective and invasive, underscoring the need for non-invasive, continuous monitoring methods. This study evaluates a novel Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) sensor system, specifically designed for FTT applications, capable of detecting venous and arterial occlusions by measuring the Total Oxygenation Index (TOI). The compact sensor ($31 \times 16$mm) employs multi-wavelength with two LEDs (730 nm, 810 nm, and 850 nm) and a photodetector, effectively penetrating tissues up to 20 mm depth to monitor hemodynamic changes. Experimental results from clinical trials showed a distinct 0.5% initial increase in TOI during venous occlusion, followed by a return to baseline. Arterial occlusion led to a notable 2% decrease in TOI within five minutes, with a rapid recovery of 2% in less than one minute post-occlusion. The sensor accurately captured critical physiological signals, including cardiac pulsation and respiratory cycles. The findings highlight the technical reliability, clinical feasibility, and high sensitivity of TOI-based NIRS monitoring, underscoring its significant potential to enhance vascular compromise detection, improve flap salvage rates, and reduce postoperative morbidity.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».