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Enregistrement W2598754894 · doi:10.1002/lary.26585

Real‐time continuous image‐guided surgery: Preclinical investigation in glossectomy

2017· article· en· W2598754894 sur OpenAlexafffund
Reza Tabanfar, Jimmy Qiu, Harley Chan, Niousha Aflatouni, Robert Weersink, Wael Hasan, Jonathan C. Irish

Notice bibliographique

RevueThe Laryngoscope · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity Health NetworkNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMedicineWorkloadOtorhinolaryngologyLikert scaleSurgeryMedical physicsComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES/HYPOTHESIS: To develop, validate, and study the efficacy of an intraoperative real-time continuous image-guided surgery (RTC-IGS) system for glossectomy. STUDY DESIGN: Prospective study. METHODS: We created a RTC-IGS system and surgical simulator for glossectomy, enabling definition of a surgical target preoperatively, real-time cautery tracking, and display of a surgical plan intraoperatively. System performance was evaluated by a group of otolaryngology residents, fellows, medical students, and staff under a reproducible setting by using realistic tongue phantoms. Evaluators were grouped into a senior and a junior group based on surgical experience, and guided and unguided tumor resections were performed. National Aeronautics and Space Administration Task Load Index (NASA-TLX) scores and a Likert scale were used to measure workloads and impressions of the system, respectively. Efficacy was studied by comparing surgical accuracy, time, collateral damage, and workload between RTC-IGS and non-navigated resections. RESULTS: The senior group performed more accurately (80.9% ± 3.7% vs. 75.2% ± 5.5%, P = .28), required less time (5.0 ± 1.3 minutes vs. 7.3 ± 1.2 minutes, P = .17), and experienced lower workload (43 ± 2.0 vs. 64.4 ± 1.3 NASA-TLX score, P = .08), suggesting a trend of construct validity. Impressions were favorable, with participants reporting the system is a valuable practice tool (4.0/5 ± 0.3) and increases confidence (3.9/5 ± 0.4). Use of RTC-IGS improved both groups' accuracy, with the junior group improving from 64.4% ± 5.4% to 75.2% ± 5.5% (P = .01) and the senior group improving from 76.1% ± 4.5% to 80.9% ± 3.7% (P = .16). CONCLUSIONS: We created an RTC-IGS system and surgical simulator and demonstrated a trend of construct validity. Our navigated simulator allows junior trainees to practice glossectomies outside the operating room. In all evaluators, navigation assistance resulted in increased surgical accuracy. LEVEL OF EVIDENCE: NA Laryngoscope, 127:E347-E353, 2017.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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