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Enregistrement W2394978911 · doi:10.3233/978-1-60750-706-2-743

Maintaining Forward View of the Surgical Site for Best Endoscopic Practice

2011· article· en· W2394978911 sur OpenAlexaff
Maria A. Cassera, Lee L. Swanström, Adam Meneghetti, Neely Panton, Karim Qayumi

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMinimally Invasive Surgical Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGeneral surgeryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endoscopic surgery performed through patients' natural orifices (NOTES procedures) often require some degree of retroflexion of the operating system. This can cause a misalignment between the displayed image and the actual work plane, leading to performance difficulties. This study investigated the impact of retroflexion on task performance in a simulated environment. Surgeons were required to perform an aiming and pointing task under two experimental conditions: forward-view vs. retroflexed-view. Results showed that both expert and novice surgeons required significantly longer time for completing the task when the scope was retroflexed, compared to when the scope faced forwards. Results address the importance of careful selection of the surgical approach to avoid image retroflexion. Further analysis revealed that the novices were more vulnerable than experts to image distortion with the retroflexed view. This addresses the necessity for surgeons to go through extensive endoscopic training to overcome the visual-motor challenges before they can perform NOTES procedures safely and effectively.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSans objet
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'admission1
Résumé présentoui

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