Quantitative measures of performance in microvascular anastomoses
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: Methods of evaluating surgical performance are mainly subjective. This study introduces a method of evaluating surgical performance using a quantitative analysis of tool tip kinematics. METHODS: One experienced surgeon performed eight rat microvascular anastomoses over a 2-day interval. An optoelectronic motion analysis system acquired tool tip trajectories at frequencies of 30 Hz. On the basis of a hierarchical decomposition, the procedure was segmented into specific surgical subtasks (free space movement, needle placement and knot throws) from which characteristic measures of performance (tool tip trajectory, excursion and velocity) were evaluated. Comparisons of performance measures across each procedure were indexed (D scale) using the Kolmogorov-Smirnov statistic. RESULTS: Despite the marker occlusions, tool tip data were obtained 92 +/- 7% (mean +/- SD) of the time during manipulation tasks. Missing data segments were interpolated across gaps of less than 10 sample points with errors less than 0.4 mm. The anastomoses were completed in 27 +/- 4 min (range 20.5-31.4 min) with 100% patency. Tool tip trajectories and excursions were comparable for each hand, while right and left hand differences were found for velocity. Performance measures comparisons across each procedure established the benchmark for an experienced surgeon. The D-scale range was between 0 and 0.5. CONCLUSION: The study establishes a reproducible method of quantitating surgical performance. This may enhance assessment of surgical trainees at various levels of training.
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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