The use of computer-assisted surgery as an educational tool for the training of orthopedic surgery residents in pedicle screw placement: a pilot study and survey among orthopedic residents
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> The training of orthopedic residents in adequate pedicle screw placement is very important. We sought to investigate orthopedic residents’ perspectives on the use of computer-assisted surgery (CAS) in a training trial. <h3>Methods:</h3> Orthopedic residents were randomly assigned to independently place a screw using the free-hand technique and the CAS technique on 1 of 3 cadavers (Cobb angles 5º, 15º and 67º) at randomly selected thoracolumbar vertebral levels. All residents were blinded to their colleagues’ pedicle screw placements and were asked to complete a short questionnaire at the end of the session to evaluate their experience with CAS. We obtained CT images for each cadaver to assess pedicle screw placement accuracy and classified placement as A) screw completely in pedicle, B) screw < 2 mm outside pedicle, C) screw 2–4 mm outside pedicle, or D) screw > 4 mm outside pedicle. <h3>Results:</h3> Twenty-four orthopedic residents participated in this trial study. In total, 65% preferred using the free-hand technique in an educational setting even though most (60%) said that CAS is safer. The main reason for free-hand technique preference was the difficult technical aspects encountered with CAS. In addition, accuracy of pedicle screw placement in this trial showed that 5 screws were classified as A or B (safe zone) and 19 as grade C or D (unsafe zone) using the free-hand technique compared with 15 and 9, respectively, using CAS (<i>p</i> = 0.008). <h3>Conclusion:</h3> Orthopedic residents perceived CAS as safe and demonstrated improved accuracy in pedicle screw placement in a single setting. However, the residents preferred the free-hand technique in an educational stetting owing to the difficult technical aspects of CAS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».