Physiological correlates of cognitive load in laparoscopic surgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Laparoscopic surgery can be exhausting and frustrating, and the cognitive load experienced by surgeons may have a major impact on patient safety as well as healthcare economics. As cognitive load decreases with increasing proficiency, its robust assessment through physiological data can help to develop more effective training and certification procedures in this area. We measured data from 31 novices during laparoscopic exercises to extract features based on cardiac and ocular variables. These were compared with traditional behavioural and subjective measures in a dual-task setting. We found significant correlations between the features and the traditional measures. The subjective task difficulty, reaction time, and completion time were well predicted by the physiology features. Reaction times to randomly timed auditory stimuli were correlated with the mean of the heart rate ([Formula: see text]) and heart rate variability ([Formula: see text]). Completion times were correlated with the physiologically predicted values with a correlation coefficient of 0.84. We found that the multi-modal set of physiology features was a better predictor than any individual feature and artificial neural networks performed better than linear regression. The physiological correlates studied in this paper, translated into technological products, could help develop standardised and more easily regulated frameworks for training and certification.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle