MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3119760724 · doi:10.1097/as9.0000000000000021

Definitions of Computer-Assisted Surgery and Intervention, Image-Guided Surgery and Intervention, Hybrid Operating Room, and Guidance Systems

2020· article· en· W3119760724 sur OpenAlexaff
Mariano Giménez, B. Gallix, Guido Costamagna, Jean-Nicolas Vauthey, Michael Moche, Go Wakabayashi, Reto Bale, Lee L. Swanström, Jurgen J. Fütterer, David A. Geller, Juan M. Verde, Alain García Vázquez, Ivo Boškoski, Nicolas Golse, Beat P. Müller‐Stich, Bernard Dallemagne, Mårten Falkenberg, Sven Jonas, Carina Riediger, Michèle Diana, Niklas Kvarnström, Bruno C. Odisio, Edgardo Serra, Christiaan G. Overduin, Mariano Palermo, Didier Mutter, Silvana Perretta, Patrick Pessaux, Luc Soler, Alexandre Hostettler, Toby Collins, Stéphane Cotin, Michael Kostrzewa, Amilcar Alzaga, Martin Smith, Jacques Marescaux

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteBoston Scientific CorporationNational Institutes of HealthSiemens HealthineersAgence Nationale de la RechercheCook Medical
Mots-clésTerminologyMultidisciplinary approachImage-guided surgeryProcess (computing)Intervention (counseling)Field (mathematics)Medical physicsComputer scienceMedicineArtificial intelligenceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop consensus definitions of image-guided surgery, computer-assisted surgery, hybrid operating room, and surgical navigation systems. SUMMARY BACKGROUND DATA: The use of minimally invasive procedures has increased tremendously over the past 2 decades, but terminology related to image-guided minimally invasive procedures has not been standardized, which is a barrier to clear communication. METHODS: Experts in image-guided techniques and specialized engineers were invited to engage in a systematic process to develop consensus definitions of the key terms listed above. The process was designed following review of common consensus-development methodologies and included participation in 4 online surveys and a post-surveys face-to-face panel meeting held in Strasbourg, France. RESULTS: The experts settled on the terms computer-assisted surgery and intervention, image-guided surgery and intervention, hybrid operating room, and guidance systems and agreed-upon definitions of these terms, with rates of consensus of more than 80% for each term. The methodology used proved to be a compelling strategy to overcome the current difficulties related to data growth rates and technological convergence in this field. CONCLUSIONS: Our multidisciplinary collaborative approach resulted in consensus definitions that may improve communication, knowledge transfer, collaboration, and research in the rapidly changing field of image-guided minimally invasive techniques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,109
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,172
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1090,172
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0180,009
Études des sciences et des technologies0,0040,013
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,316
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,066 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Surgery OpenMême sujetSurgical Simulation and TrainingTravaux en français237 207