Evaluation of an augmented reality platform for austere surgical telementoring: a randomized controlled crossover study in cricothyroidotomies
Notice bibliographique
Résumé
Telementoring platforms can help transfer surgical expertise remotely. However, most telementoring platforms are not designed to assist in austere, pre-hospital settings. This paper evaluates the system for telementoring with augmented reality (STAR), a portable and self-contained telementoring platform based on an augmented reality head-mounted display (ARHMD). The system is designed to assist in austere scenarios: a stabilized first-person view of the operating field is sent to a remote expert, who creates surgical instructions that a local first responder wearing the ARHMD can visualize as three-dimensional models projected onto the patient's body. Our hypothesis evaluated whether remote guidance with STAR could lead to performing a surgical procedure better, as opposed to remote audio-only guidance. Remote expert surgeons guided first responders through training cricothyroidotomies in a simulated austere scenario, and on-site surgeons evaluated the participants using standardized evaluation tools. The evaluation comprehended completion time and technique performance of specific cricothyroidotomy steps. The analyses were also performed considering the participants' years of experience as first responders, and their experience performing cricothyroidotomies. A linear mixed model analysis showed that using STAR was associated with higher procedural and non-procedural scores, and overall better performance. Additionally, a binary logistic regression analysis showed that using STAR was associated to safer and more successful executions of cricothyroidotomies. This work demonstrates that remote mentors can use STAR to provide first responders with guidance and surgical knowledge, and represents a first step towards the adoption of ARHMDs to convey clinical expertise remotely in austere scenarios.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».