Infant Robotic Cleft Palate Surgery: A Feasibility Assessment Using a Realistic Cleft Palate Simulator
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A surgical robot offers enhanced precision, visualization, and access and the potential to improve outcomes in cleft palate surgery. The goal of this study was to investigate the feasibility of using the da Vinci robot for cleft palate repair in infants using a cleft palate simulator test bed. METHODS: A high-fidelity cleft palate simulator was developed that allows performance of a robotic cleft palate repair procedure. A complete cleft palate repair was performed with the da Vinci Si with 5-mm instruments and the da Vinci Xi with 8-mm instruments. The advantages of the robotic approach were assessed in comparison with using standard instruments. For each system, arm repositioning, collisions, instrument and endoscope excursion, wrist orientation, and vision were compared for 12 steps of the repair. RESULTS: The cleft palate simulator provided a reproducible platform for testing robotic cleft palate surgery. The advantages of the robotic approach were the ability to articulate a miniature wrist intraorally with superior visualization, increased ambidexterity, and improved ergonomics compared with using standard instruments. Cleft palate repair with the Xi was superior to the Si with respect to arm repositioning, instrument collisions and excursion, and wrist orientation. However, Xi performance remained suboptimal because of the larger instruments. CONCLUSIONS: Robotic cleft palate repair using the da Vinci system offers advantages compared with the traditional approach. Cleft palate repair is more feasible with the Xi and 8-mm instruments. However, performance is limited by the instrumentation, which requires modification to ensure safety and efficacy. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, V.
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 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».