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Updated: Sep 14, 2025
05:10
Gasless Endoscopic Thyroidectomy via the Trans-Axillary Approach
Published on: September 15, 2023
1.1K
机器学习与nomogram相结合,指导建立无气体交叉口内镜甲状腺切除术的内镜辅助系统
Linjie Ma1, Yuqiu Zhou1, Chao Li1
1Department of Thyroid Oral and Maxillofacial Surgery Sichuan Cancer Hospital, Sichuan Clinical Research Center for Cancer, Sichuan Cancer Hospital & Institute, Sichuan Cancer Center, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China.
Annals of medicine
|July 25, 2025
概括
培训内镜助理对于提高无气体交尾内镜甲状腺切除术 (CET) 的效率至关重要. 机器学习和名ograms确定了关键因素,导致了一个新的助理系统来缩短手术时间和减少并发症.
科学领域:
- 最少侵入性的手术
- 外科教育的外科教育
- 机器学习在医学中的应用
背景情况:
- 无气体的尾内镜甲状腺切除术 (CET) 需要熟练的协助才能获得最佳的结果.
- 内镜助理在CET中的作用和培训尚未完全阐明.
- 需要客观地评估助理技能,以提高外科手术的效率.
研究的目的:
- 确定影响内镜助理在CET中的表现的因素.
- 为助理技能开发一个预测模型 (nomogram).
- 使用机器学习构建一个内镜辅助系统.
主要方法:
- 使用CUSUM和学习曲线对熟练 (n=50) 与不熟练 (n=50) 的助理进行比较分析.
- 包括操作时间 (CET,TRT,TST,LWT) 和CUSUM等因素.
- 应用单变量/多变量分析,名图和机器学习.
主要成果:
- 熟练的助理在掌握阶段的手术时间波动较小.
- 在各组之间观察到CET,TST,LWT和CUSUM的显著差异.
- 多变量分析确定了CET,LWT,CUSUM和TRT作为重要因素.
结论:
- 培训内镜助理对于开发有效的助理系统至关重要.
- 通过缩短CET,TRT和减少LWT来提高手术过程的效率是可以实现的.
- 强调经验积累是提高手术效率的关键.
