Notice bibliographique
Résumé
The main advantages of robot-assisted orthopedic surgery over conventional orthopedic techniques are improved accuracy and precision in the preparation of bone surfaces, more reliable and reproducible outcomes, and greater spatial accuracy. Orthopedic surgery is ideally suited for the application of robotic systems. The ability to isolate and rigidly fix bones in known positions allows robotic devices to be securely fixed to the bone. As such, the bone is treated as a fixed object, simplifying the computer control of the robotic system. Commercially available robotic systems can be categorized as either passive or active devices, or can be categorized as positioning or milling/cutting devices. Computer assisted orthopedic surgery is a related area of technological development in orthopedics; however, robot-assisted orthopedic surgery can achieve levels of accuracy, precision, and safety not capable with computer assisted orthopedic surgery. Applications of robot-assisted orthopedic surgery currently under investigation include total hip and knee replacement, tunnel placement for reconstruction of knee ligaments, and trauma and spinal procedures. Several short-term studies demonstrate the feasibility of robotic applications in orthopedics, however, there are no published long-term data defining the efficacy of robot-assisted orthopedic surgery. Issues of cost, training, and safety must be addressed before robot-assisted orthopedic surgery becomes widely available. Robot-assisted orthopedic surgery is still very much in its infancy but it has the potential to transform the way orthopedic procedures are done in the future.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».