Evaluating the Effect of Three-Dimensional Visualization on Force Application and Performance Time during Robotics-Assisted Mitral Valve Repair
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the effect of three-dimensional (3D) binocular, stereoscopic, and two-dimensional (2D) monocular visualization on robotics-assisted mitral valve annuloplasty versus conventional techniques in an ex vivo animal model. In addition, we sought to determine whether these effects were consistent between novices and experts in robotics-assisted cardiac surgery. METHODS: A cardiac surgery test-bed was constructed to measure forces applied during mitral valve annuloplasty. Sutures were passed through the porcine mitral valve annulus by the participants with different levels of experience in robotics-assisted surgery and tied in place using both robotics-assisted and conventional surgery techniques. RESULTS: The mean time for both the experts and the novices using 3D visualization was significantly less than that required using 2D vision (P < 0.001). However, there was no significant difference in the maximum force applied by the novices to the mitral valve during suturing (P = 0.7) and suture tying (P = 0.6) using either 2D or 3D visualization. The mean time required and forces applied by both the experts and the novices were significantly less using the conventional surgical technique than when using the robotic system with either 2D or 3D vision (P < 0.001). CONCLUSIONS: Despite high-quality binocular images, both the experts and the novices applied significantly more force to the cardiac tissue during 3D robotics-assisted mitral valve annuloplasty than during conventional open mitral valve annuloplasty. This finding suggests that 3D visualization does not fully compensate for the absence of haptic feedback in robotics-assisted cardiac surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».