Robotic surgery versus laparoscopy; a comparison between two robotic systems and laparoscopy
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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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».