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Enregistrement W2572646100 · doi:10.1055/s-0035-1554209

A Qualitative Web-Based Expert Opinion Analysis on the Adoption of Intraoperative CT and Navigation Systems in Spine Surgery

2015· article· en· W2572646100 sur OpenAlexaffabout
Mélissa Nadeau, Juliet Batke, Charles G. Fisher, John Street

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Fractures and Fixation Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSAFERExpectancy theoryLife expectancyNavigation systemSurgeryMedical physicsArtificial intelligenceComputer sciencePopulationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Intraoperative computed tomography (CT) and navigation systems have several potential uses in instrumented spine surgery and may decrease patient morbidity and complications leading to very significant cost-effectiveness implications. Despite these proposed advantages, its adaptation in centers across Canada, New Zealand, and Australia is not ubiquitous. The goal of this study is to identify facilitators and barriers to the adoption of intraoperative CT and navigation systems technology by spine surgeons. Materials and Methods A web-based survey was designed to explore spine surgeons' perceived advantages and disadvantages of the use of intraoperative CT and navigation systems, the learning curve of the technology, its teaching utility, and surgeon comfort level with the technology. Questions were based on the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) model, which explores four main constructs that directly determine user acceptance and usage behavior: performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions. The survey was distributed to surgeon members of the Canadian, New Zealand, and Australian Spine Societies. Participants were stratified into 2 groups: users and non-users of intra-operative CT and navigation, with a slight variability in questions answered by both groups based on applicability. Results A total of 53 surgeons completed the survey (34 Canadians, 16 New Zealanders, and 4 Australians). Overall, 24 of them are users of an intraoperative CT and navigation systems, and 29 are nonusers. The top three advantages identified by both users and nonusers in order of importance were more accurate screw placement, safer screw placement, and reassurance and confirmation of optimal screw placement. The top two disadvantages identified by both users and nonusers were the expense to purchase and maintain the equipment and the exposure of patient to radiation. The third main concern for nonusers is the time consumption associated with the use of this technology, whereas for surgeons who do use it, a disadvantage was that the use of intraoperative CT and navigation is technician dependent. Another concern revealed by the survey is after intra-operative CT and navigation use is implemented at an institution, surgeons think that the use of this technology may present an increased risk of infection (58.3% of surgeons who use it are concerned about this). Surgeons who have adopted this technology have done so primarily due to its clinical efficacy with screw placement, whereas surgeons who have not adopted intra-operative CT and navigation identify the cost of this technology as a limiting factor. Conclusion Spine surgeons recognize the benefit of using intraoperative CT and navigation systems to improve screw placement accuracy and safety. The cost associated with this new technology is the biggest deterrent to its widespread adoption in spine surgery centers in Canada, New Zealand, and Australia. Cost-benefit analysis evaluating the use of this technology would be useful in helping surgeons and health care centers make informed decisions about whether or not this investment is warranted.

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 enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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