Robotic Long-distance Telementoring in Neurosurgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test the feasibility of long-distance telementoring in neurosurgery by providing subspecialized expertise in real time to another neurosurgeon performing a surgical procedure in a remote location. METHODS: A robotic telecollaboration system (Socrates; Computer Motion, Inc., Santa Barbara, CA) capable of controlling the movements of a robotic arm, of handling two-way video, and of audio communication as well as transmission of neuronavigational data from the remote operating room was used for the telementoring procedures. Four integrated services digital network lines with a total speed of transmission of 512 kilobytes per second provided telecommunications between a large academic center (Halifax, Nova Scotia) and a community-based center (Saint John, New Brunswick) located 400 km away. RESULTS: Long-distance telementoring was used in three craniotomies for brain tumors, a craniotomy for an arteriovenous malformation, a carotid endarterectomy, and a lumbar laminectomy. There were no surgical complications during the procedures, and all patients had uneventful outcomes. The neurosurgeons in the remote location believed that the input from the mentors was useful in all of the cases and was crucial in the removal of a mesial temporal lobe glioma and resection of an occipital arteriovenous malformation. CONCLUSION: Our initial experience with long-distance robotic-assisted telementoring in six cases indicates that telementoring is feasible, reliable, and safe. Although still in its infancy, telementoring has the potential to improve surgical care, to enhance neurosurgical training, and to have a major impact on the delivery of neurosurgical services throughout the world.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle