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Enregistrement W3128833088 · doi:10.1102/2051-7726.2020.0011

Assessing round window depiction in a virtual reality environment for cochlear implantation

2021· article· en· W3128833088 sur OpenAlexaff
Justin T. Lui, Garrett D. Locketz, Joseph C. Dort, Joseph Chen, Sonny Chan, Sumit Agrawal, J. Kenneth Salisbury, Nikolas H. Blevins

Notice bibliographique

RevueJournal of Surgical Simulation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of CalgaryLondon Health Sciences CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésDepictionWindow (computing)Cochlear implantationVirtual realityRound windowHuman–computer interactionComputer scienceAugmented realityMixed realityAudiologyMedicineArtHearing lossCochleaVisual artsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A recently developed patient-specific virtual reality (VR) simulator has previously shown value in surgical rehearsal, but not clinical utility.Adequate round window exposure during cochlear implantation dictates the route of electrode insertion, however, anatomic variability among patients exists.Using patient-specific specimens, this study assessed the VR platform's ability to depict round window exposure during cochlear implantation surgery to evaluate its clinical utility.Methods: Retrospective data from 21 patients who had undergone cochlear implantation surgery by a single surgeon were collected.Based on the operative notes and video, round window exposure was classified as grade I (550%) or grade II (550%).Segmented preoperative clinical computed tomography datasets were loaded into a custom surgical rehearsal platform.Six experienced cochlear implantation otologists (including the operative surgeon) from four institutions performed virtual cochlear implantation surgery and graded round window exposure.These results were compared with the intraoperative findings.Results: Overall, VR grading was congruent with the intraoperative gold standard in 78.6% (95% confidence interval, 73.3%-83.8%) of cases.Surgeons were more likely to correctly identify grade I (86.9%) than grade II (61.9%) exposures.The primary surgeon identified all five cases requiring a cochleostomy in comparison with the secondary surgeons, who correctly identified 48.0% (95% confidence interval, 14.7%-81.3%) of the cases.Conclusion: Surgically relevant temporal bone anatomic variations can be accurately identified with VR rehearsal.Accuracy may depend on individual surgical technique, because one surgeon's intraoperative findings may not be replicated by another's rehearsal.Further prospective assessments will help establish the utility of VR rehearsal in cochlear implantation preparation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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