Robotic surgery versus laparoscopy; a comparison between two robotic systems and laparoscopy
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
Laparoscopy has found a role in standard urologic practice, and with training programs continuing to increase emphasis on its use, the division between skill sets of established non-laparoscopic urologic practitioners and urology trainees continues to widen. At the other end of the spectrum, as technology progresses apace, advanced laparoscopists continue to question the role of surgical robotics in urologic practice, citing a lack of significant advantage to this modality over conventional laparoscopy. We seek to compare two robotic systems (Zeus and DaVinci) versus conventional laparoscopy in surgical training modules in the drylab environment in the context of varying levels of surgical expertise. A total of 12 volunteers were recruited to the study: four staff, four postgraduate trainees, and four medical student interns. Each volunteer performed repeated time trials of standardized tasks consisting of suturing and knot tying using each of the three platforms: DaVinci, Zeus and conventional laparoscopy. Task times and numbers of errors were recorded for each task. Following each platform trial, a standardized subjective ten-point Likert score questionnaire was distributed to the volunteer regarding various operating parameters experienced including: visualization, fluidity, efficacy, precision, dexterity, tremor, tactile feedback, and coordination. Task translation from laparoscopy to Zeus robotics appeared to be difficult as both suture times and knot-tying times increased in pairwise comparisons across skill levels.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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