Choosing a Computer-Assisted Surgical System for Sinus Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Choosing the correct computer-assisted system for sinus surgery can be a formidable task for surgeons and their institutions. A formal trial of an electromagnetic (InstaTrak, Visualization Technologies Incorporated, Woburn, MA) and an optical (LandmarX by Medtronic-Xomed, Jacksonville, FL) system was conducted over a 10-month period at the St. Paul's Sinus Centre in Vancouver, BC. An objective and subjective evaluation method was used to select the system for use at our institution. METHODS: Thirty-nine patients were operated on by the senior author (A.R.J.) using the InstaTrak (23 patients) or the LandmarX (16 patients). The two groups were balanced in terms of age, gender, number of previous surgeries, and extent of surgery. Estimated blood loss, surgical time, and surgical complications were compared between the groups, with all other variables constant. Nursing and radiology personnel as well as the three surgeons who used both systems at the centre were surveyed on patient safety, ease of use, storage, and accessories. RESULTS: There was no statistical difference in objective surgical data. There was a more pronounced learning curve using the LandmarX as defined by a greater decrease in the duration of surgical time by the end of the trial period. The operating room personnel found the InstaTrak easier to use, whereas the computed tomography technologists preferred the LandmarX. The surgeons found the two systems acceptable in terms of navigational accuracy; however, the InstaTrak was felt to be more user friendly. CONCLUSIONS: The InstaTrak system was chosen for our institution mainly because of its ease of use by the operating room staff and the sinus surgeons.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».