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Enregistrement W2294352517 · doi:10.3171/2015.5.jns15558

Impact of acute stress on psychomotor bimanual performance during a simulated tumor resection task

2016· article· en· W2294352517 sur OpenAlexafffund
Khalid Bajunaid, Muhammad Abu Shadeque Mullah, Alexander Winkler-Schwartz, Fahad E. Alotaibi, Jawad Fares, Marta Baggiani, Hamed Azarnoush, Sommer Christie, Gmaan Alzhrani, Ibrahim Marwa, Abdulrahman J. Sabbagh, Penny Werthner, Rolando F. Del Maestro

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesMontreal Neurological Institute and HospitalKing Abdulaziz UniversityStrongKing Fahad Medical CityMcGill University
Mots-clésPsychomotor learningMedicineAspiratorVirtual realityPhysical medicine and rehabilitationSurgeryPhysical therapyCognitionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE Severe bleeding during neurosurgical operations can result in acute stress affecting the bimanual psychomotor performance of the operator, leading to surgical error and an adverse patient outcome. Objective methods to assess the influence of acute stress on neurosurgical bimanual psychomotor performance have not been developed. Virtual reality simulators, such as NeuroTouch, allow the testing of acute stress on psychomotor performance in risk-free environments. Thus, the purpose of this study was to explore the impact of a simulated stressful virtual reality tumor resection scenario by utilizing NeuroTouch to answer 2 questions: 1) What is the impact of acute stress on bimanual psychomotor performance during the resection of simulated tumors? 2) Does acute stress influence bimanual psychomotor performance immediately following the stressful episode? METHODS Study participants included 6 neurosurgeons, 6 senior and 6 junior neurosurgical residents, and 6 medical students. Participants resected a total of 6 simulated tumors, 1 of which (Tumor 4) involved uncontrollable "intraoperative" bleeding resulting in simulated cardiac arrest and thus providing the acute stress scenario. Tier 1 metrics included extent of blood loss, percentage of tumor resected, and "normal" brain tissue volume removed. Tier 2 metrics included simulated suction device (sucker) and ultrasonic aspirator total tip path length, as well as the sum and maximum forces applied in using these instruments. Advanced Tier 2 metrics included efficiency index, coordination index, ultrasonic aspirator path length index, and ultrasonic aspirator bimanual forces ratio. All metrics were assessed before, during, and after the stressful scenario. RESULTS The stress scenario caused expected significant increases in blood loss in all participant groups. Extent of tumor resected and brain volume removed decreased in the junior resident and medical student groups. Sucker total tip path length increased in the neurosurgeon group, whereas sucker forces increased in the senior resident group. Psychomotor performance on advanced Tier 2 metrics was altered during the stress scenario in all participant groups. Performance on all advanced Tier 2 metrics returned to pre-stress levels in the post-stress scenario tumor resections. CONCLUSIONS Results demonstrated that acute stress initiated by simulated severe intraoperative bleeding significantly decreases bimanual psychomotor performance during the acute stressful episode. The simulated intraoperative bleeding event had no significant influence on the advanced Tier 2 metrics monitored during the immediate post-stress operative performance.

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)0,000
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations48
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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