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Enregistrement W2138374899 · doi:10.1089/end.2010.0741

A System for Laparoscopic Surgery Ergonomics and Skills Evaluation

2011· article· en· W2138374899 sur OpenAlexafffund
Richard Fanson, Faezeh Heydari Khabbaz, Anil Kapoor, Alexandru Patriciu

Notice bibliographique

RevueJournal of Endourology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaImperial College London
Mots-clésMedicineTask (project management)ShouldersTracking (education)Invasive surgeryArtificial intelligenceComputer visionSurgeryMedical physicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a system for tracking, recording, and analysis of instrument and surgeon's arm motion in minimally invasive surgeries. The captured trajectories can be objectively analyzed for both ergonomic assessment and skills evaluation. The system consists of two special infrared (IR) markers that are used for 6 degrees of freedom (DOF) laparoscopic instrument tracking and a set of 3DOF IR markers attached to elbows and shoulders. A compact IR camera tracks and records the markers during a standardized training task (eg, suturing). The instrument markers were purposely designed to provide good tracking while minimizing their volume. The accuracy of the instrument markers was evaluated showing a root mean square error of 0.61 mm, 1.0 mm, and 2.4 mm at distances from the camera of 0.5 m, 0.68 m, and 1 m respectively. Furthermore, some sample trajectories were recorded during an in-trainer suturing task. The Results section presents the values of basic skills metrics computed from the acquired data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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