Sistema de derivación proGAV 1.0

Las válvulas de derivación proGAV 1.0 son predecesoras de las Válvulas proGAV 2.0 y también son comercializadas por la misma empresa, Miethke.

Diagnóstico por imagen

El sistema de derivación proGAV 1.0 puede identificarse mediante una radiografía[^1]

Válvula de derivación Miethke proGAV 1 en radiografía
Visualización de una válvula de derivación proGAV 1 en una radiografía junto con una unidad gravitacional.
Sistema de derivación proGAV 1.0
Representación de tres sistemas de derivación proGAV 1.0 en radiografías de válvulas de derivación. Figura adaptada de Rhomberg, T., Trivik-Barrientos, F., Hakim, A. et al. Applied deep learning in neurosurgery: identifying cerebrospinal fluid (CSF) shunt systems in hydrocephalus patients. Acta Neurochir 166, 69 (2024). https:\/\/doi.org\/10.1007\/s00701-024-05940-3

Ajuste del nivel de presión

El nivel de presión actualmente ajustado en una válvula proGAV 1.0 puede determinarse mediante una radiografía de la válvula de derivación.

Niveles de presión de la proGAV 1.0
Visualización de los diferentes niveles de presión de la proGAV 1. Figura adaptada de las instrucciones originales del fabricante de la válvula.

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  • Texto modificado: “Las válvulas de derivación proGAV 1.0 son predecesoras de las Válvulas proGAV 2.0 y también las comercializa la misma empresa, Miethke.”“Las válvulas de derivación proGAV 1.0 son predecesoras de las Válvulas proGAV 2.0 y también son comercializadas por la misma empresa, Miethke.”
  • Texto modificado: “El nivel de presión actualmente configurado en una válvula proGAV 1.0 puede determinarse mediante una radiografía de la válvula de derivación.”“El nivel de presión actualmente ajustado en una válvula proGAV 1.0 puede determinarse mediante una radiografía de la válvula de derivación.”
  • Cita añadida: “Rhomberg, T., Trivik-Barrientos, F., Hakim, A. et al. Applied deep learning in neurosurgery: identifying cerebrospinal fluid (CSF) shunt systems in hydrocephalus patients. Acta Neurochir 166, 69 (2024).”
  • Cita eliminada: “Rhomberg, T., Trivik-Barrientos, F., Hakim, A. et al. Aplicación del aprendizaje profundo en neurocirugía: identificación de sistemas de derivación de líquido cefalorraquídeo (LCR) en pacientes con hidrocefalia. Acta Neurochir 166, 69 (2024).”

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