Detection of Changes in Surgical Difficulty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessing the workload of surgeons requires technology to continuously monitor surgeons' behaviors without interfering with their performance. We investigated the feasibility of using eye-tracking to reveal surgeons' response to increasing task difficulty. METHODS: A controlled study was conducted in a simulated operating room, where 14 subjects were required to perform a laparoscopic procedure that includes 9 subtasks. The subtasks could be divided into 3 types with different levels of task difficulty, calculated by the index of task difficulty (ID) proposed by Fitts in 1954. Pupillary responses of subjects in performing the procedure were recorded using Tobii eye-tracking equipment. Peak pupil dilation and movement time were compared between subtasks with different IDs as well as between fast moving and slow aiming phases within each subtask. RESULTS: When the task difficulty was increased, task completion time increased. Meanwhile, the subjects' peak pupil size also increased. As the entire procedure was performed continuously, we found that pupil responses were not only affected by the ID in the current subtask but also influenced by subtasks before and after. DISCUSSION: Decomposing a surgical procedure into meaningful subtasks and examining the surgeon's pupil response to each subtask enables us to identify the challenging steps within a continuous surgical procedure. Psychomotor evidence on surgeon's performance may lead to an innovation for designing a task-specific training curriculum.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».