Outcomes of intraoperative Completion Imaging in Lower Limb Bypass Surgery - a systematic review
Bibliographic record
Abstract
Introdução Nesta revisão sistemática avaliamos o papel de métodos de completion imaging intraoperatórios (CIM) em detetar defeitos intraoperatórios e prever a patência dos bypass. Métodos Foi conduzida uma revisão sistemática de acordo com as guidelines da PRISMA. Estudos de cirurgia de bypass dos membros inferiores com angiografia, doppler duplex scan (DUS) e angiografia foram identificados nas bases de dados MEDLINE, Web of Science e SCOPUS. O risco de viés foi avaliado através da Newcastle-Ottawa Scale (NOS) para estudos coorte, e a Joanna Briggs Institute (JBI) checklist para series de casos. Resultados Trinta e dois estudos foram incluídos. A mediana e intervalo interquartil de deteção de defeitos foi de 11% (7-14.5%) para angiografia, 24% (15.5-47.5%) for DUS e 15% (9-35%) para angioscopia. A mediana e intervalo interquartil da taxa de correção de erros foi de 87.5% (80.4-95.1%) para angiografia, 100% (39.4-100%) para DUS e 62.5% (50-62.5%) para angioscopia. Todos os métodos demonstraram elevada patência aos 30 dias, sem diferenças significativas de patência a curto ou longo prazo entre métodos. Conclusão As técnicas de CIM detetam defeitos no bypass com elevada efetividade. O Doppler é preferível como método inicial, angiografia como segunda opção e angioscopia como método confirmatório. A patência é comparável entre todos, permitindo a escolha do método tendo em conta o contexto individual.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".