Inattentional Blindness Increased with Augmented Reality Surgical Navigation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Augmented reality (AR) surgical navigation systems, designed to increase accuracy and efficiency, have been shown to negatively impact on attention. We wished to assess the effect "head-up" AR displays have on attention, efficiency, and accuracy, while performing a surgical task, compared with the same information being presented on a submonitor (SM). METHODS: Fifty experienced otolaryngology surgeons (n = 42) and senior otolaryngology trainees (n = 8) performed an endoscopic surgical navigation exercise on a predissected cadaveric model. Computed tomography-generated anatomic contours were fused with the endoscopic image to provide an AR view. Subjects were randomized to perform the task with a standard endoscopic monitor with the AR navigation displayed on an SM or with AR as a single display. Accuracy, task completion time, and the recognition of unexpected findings (a foreign body and a critical complication) were recorded. RESULTS: Recognition of the foreign body was significantly better in the SM group (15/25 [60%]) compared with the AR alone group (8/25 [32%]; p = 0.02). There was no significant difference in task completion time (p = 0.83) or accuracy (p = 0.78) between the two groups. CONCLUSION: Providing identical surgical navigation on a SM, rather than on a single head-up display, reduced the level of inattentional blindness as measured by detection of unexpected findings. These gains were achieved without any measurable impact on efficiency or accuracy. AR displays may distract the user and we caution injudicious adoption of this technology for medical procedures.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».