Video Technologies for Recording Open Surgery: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Video recording of surgical procedures is an important tool for surgical education, performance enhancement, and error analysis. Technology for video recording open surgery, however, is limited. The objective of this article is to provide an overview of the available literature regarding the various technologies used for intraoperative video recording of open surgery. A systematic review was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines using the MEDLINE, Cochrane Central, and EMBASE databases. Two authors independently screened the titles and abstracts of the retrieved articles, and those that satisfied the defined inclusion criteria were selected for a full-text review. A total of 2275 publications were initially identified, and 110 were included in the final review. The included articles were categorized based on type of article, surgical subspecialty, type and positioning of camera, and limitations identified with their use. The most common article type was primary-technical (29%), and the dominant specialties were general surgery (22%) and plastic surgery (18%). The most commonly cited camera used was the GoPro (30%) positioned in a head-mount configuration (60%). Commonly cited limitations included poor video quality, inadequate battery life, light overexposure, obstruction by surgical team members, and excessive motion. Open surgery remains the mainstay of many surgical specialties today, and technological innovation is absolutely critical to fulfill the unmet need for better video capture of open surgery. The findings of this article will be valuable for guiding future development of novel technology for this purpose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».