Merging machines with microsurgery: clinical experience with neuroArm
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
OBJECT: It has been over a decade since the introduction of the da Vinci Surgical System into surgery. Since then, technology has been advancing at an exponential rate, and newer surgical robots are becoming increasingly sophisticated, which could greatly impact the performance of surgery. NeuroArm is one such robotic system. METHODS: Clinical integration of neuroArm, an MR-compatible image-guided robot, into surgical procedure has been developed over a prospective series of 35 cases with varying pathology. RESULTS: Only 1 adverse event was encountered in the first 35 neuroArm cases, with no patient injury. The adverse event was uncontrolled motion of the left neuroArm manipulator, which was corrected through a rigorous safety review procedure. Surgeons used a graded approach to introducing neuroArm into surgery, with routine dissection of the tumor-brain interface occurring over the last 15 cases. The use of neuroArm for routine dissection shows that robotic technology can be successfully integrated into microsurgery. Karnofsky performance status scores were significantly improved postoperatively and at 12-week follow-up. CONCLUSIONS: Surgical robots have the potential to improve surgical precision and accuracy through motion scaling and tremor filters, although human surgeons currently possess superior speed and dexterity. Additionally, neuroArm's workstation has positive implications for technology management and surgical education. NeuroArm is a step toward a future in which a variety of machines are merged with medicine.
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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