Synchronization of Pupil Dilations Correlates With Team Performance in a Simulated Laparoscopic Team Coordination Task
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Modern surgery crucially relies on teamwork between surgeons and assistants. The science of teamwork has been and is being studied extensively although the use of specific objective methodologies such as shared pupil dilations has not been studied as sufficiently as subjective methods. In this study, we investigated team members' shared pupil dilations as a surrogate for surgeon's team performance during a simulated laparoscopic procedure. METHODS: Fourteen subjects formed dyad teams to perform a simulated laparoscopic object transportation task. Both team members' pupil dilation and eye gaze were tracked simultaneously during the procedure. Video analysis was used to identify key event movement landmarks for subtask segmentation to facilitate data analysis. Three levels of each teams' performance were determined according to task completion time and accuracy (object dropping times). The determined coefficient of determination (R2) was used to calculate the similarity in pupil dilations between 2 individual members' pupil diameters in each team. A mixed-design analysis of variance was conducted to explore how team performance level and task type were correlated to joint pupil dilation. RESULTS: The results showed that pupil dilations of higher performance teams were more synchronized, with significantly higher similarities (R2) in pupil dilation patterns between team members than those of lower performance teams (0.36 ± 0.22 vs. 0.21 ± 0.14, P < 0.001). CONCLUSIONS: Levels of pupil dilation synchronization presented among teams reflect differences in performance levels while executing simulated laparoscopic tasks; this demonstrated the potential of using joint pupil dilation as an objective indicator of surgical teamwork performance.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».