Emerging Imaging Technologies for Parathyroid Gland Identification and Vascular Assessment in Thyroid Surgery

吲哚青绿 医学 标准化 甲状腺 自体荧光 鉴定(生物学) 甲状旁腺机能减退 新兴技术 外科 计算机科学 内科学 生物 人工智能 物理 操作系统 荧光 量子力学 植物
作者
Amanda L. Silver Karcioglu,Frédéric Triponez,Carmen C. Solórzano,Ayaka J. Iwata,Amr H. Abdelhamid Ahmed,Martin Almquist,Peter Angelos,Fares Benmiloud,Eren Berber,Anders Bergenfelz,Jaepyeong Cha,C. Alessandra Colaianni,Louise Davies,Quan‐Yang Duh,Dana M. Hartl,Emad Kandil,Wan Wook Kim,Peter Kopp,Whitney Liddy,Anita Mahadevan‐Jansen
出处
期刊:JAMA otolaryngology-- head & neck surgery [American Medical Association]
卷期号:149 (3): 253-253 被引量:39
标识
DOI:10.1001/jamaoto.2022.4421
摘要

Identification and preservation of parathyroid glands (PGs) remain challenging despite advances in surgical techniques. Considerable morbidity and even mortality result from hypoparathyroidism caused by devascularization or inadvertent removal of PGs. Emerging imaging technologies hold promise to improve identification and preservation of PGs during thyroid surgery.This narrative review (1) comprehensively reviews PG identification and vascular assessment using near-infrared autofluorescence (NIRAF)-both label free and in combination with indocyanine green-based on a comprehensive literature review and (2) offers a manual for possible implementation these emerging technologies in thyroid surgery.Emerging technologies hold promise to improve PG identification and preservation during thyroidectomy. Future research should address variables affecting the degree of fluorescence in NIRAF, standardization of signal quantification, definitions and standardization of parameters of indocyanine green injection that correlate with postoperative PG function, the financial effect of these emerging technologies on near-term and longer-term costs, the adoption learning curve and effect on surgical training, and long-term outcomes of key quality metrics in adequately powered randomized clinical trials evaluating PG preservation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小罗黑的完成签到,获得积分10
1秒前
xmy完成签到 ,获得积分10
1秒前
xiao发布了新的文献求助10
1秒前
大卜完成签到,获得积分10
2秒前
星辰大海应助紫心采纳,获得10
2秒前
sun发布了新的文献求助10
2秒前
白宇完成签到,获得积分10
4秒前
上官若男应助Aaron采纳,获得10
5秒前
6秒前
科目三应助小王同志采纳,获得10
6秒前
9秒前
9秒前
MaYue完成签到,获得积分10
10秒前
力劈华山完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
是个帅哥发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
搞论文小白完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
斯文墨镜发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
15秒前
cjlumm发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
紫心发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
小王同志发布了新的文献求助10
18秒前
ershui发布了新的文献求助10
20秒前
mrzyfsci发布了新的文献求助10
21秒前
斯文墨镜完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
22秒前
咸鱼发布了新的文献求助10
23秒前
sunguangbin发布了新的文献求助10
24秒前
紫心完成签到,获得积分10
24秒前
预言烨完成签到,获得积分10
24秒前
钱枫完成签到,获得积分20
26秒前
mocheer完成签到,获得积分10
26秒前
Postmalone发布了新的文献求助10
26秒前
28秒前
高分求助中
【重要!!请各位用户详细阅读此贴】科研通的精品贴汇总(请勿应助) 10000
International Code of Nomenclature for algae, fungi, and plants (Madrid Code) (Regnum Vegetabile) 1000
Semantics for Latin: An Introduction 999
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 530
Eco-Friendly Skin Solutions for Natural Cosmeceuticals 500
Apiaceae Himalayenses. 2 500
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 490
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4083875
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3623006
关于积分的说明 11493454
捐赠科研通 3337678
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1834946
邀请新用户注册赠送积分活动 903604
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 821745