An Evaluation Framework for Defining the Contributions of Telestration in Surgical Telementoring
Notice bibliographique
Résumé
Background: An increasing quantity of research in the domain of telemedicine show a growing popularity and acceptance of care over distance systems among both clinicians and patients. We focus on telementoring solutions, developed for providing remote guidance to less experienced surgeons. Telestration is often regarded as an extra functionality of some telementoring systems. However, we advocate that telestration must be viewed as a core feature of telementoring due to its advantages. Objective: To analyze and define concepts, parameters, and measurement procedures to evaluate the impact of using telestration while telementoring. Methods: A systematic review of research dealing with telestration during remote guidance sessions was performed by querying three major online research databases (MEDLINE, Association of Computing Machinery, and Institute of Electrical and Electronics Engineers) using a predefined set of keywords (“laparoscopy”, “annotate”, “telestrate”, “telestration”, “annotation”, “minimally invasive”, and “MIS”). Results: The keyword-based search identified 117 papers. Following the guidelines for performing a systematic review, only 8 publications were considered relevant for the final study. Moreover, a gap in research defining the impacts of telestration during telementoring was identified. To fill this niche, a framework for analyzing, reporting, and measuring the impacts of telestration was proposed. Conclusions: The presented framework lays the basics for the structured analysis and reporting of telestration applied to telementoring systems. It is the first step toward building an evidence knowledge base documenting the advantages of live video content annotation and supporting the presented connections between the concepts.
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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 | 0,196 | 0,345 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».