Virtual reality as a learning tool in spinal anatomy and surgical techniques
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundSurgical simulation is a valuable educational tool for trainees to practice in a safe, standardized, and controlled environment. Interactive feedback-based virtual reality (VR) has recently moved to the forefront of spine surgery training, with most commercial products focusing on instrumentation. There is a paucity of learning tools directed at decompression principles. The purpose of this study was to evaluate the efficacy of VR simulation and its educational role in learning spinal anatomy and decompressive techniques.MethodsA VR simulation module was created with custom-developed software. Orthopaedic and neurosurgical trainees were prospectively enrolled and interacted with patient-specific 3D models of lumbar spinal stenosis while wearing a headset. A surgical toolkit allowed users to perform surgical decompression, specifically removing soft tissues and bone. The module allowed users to perform various techniques in posterior decompressions and comprehend anatomic areas of stenosis. Pre- and post-module testing, and utility questionnaires were administered to provide both quantitative and qualitative evaluation of the module as a learning device.Results28 trainees were enrolled (20-orthopaedic, 8-neurosurgery) in the study. Pre-test scores on anatomic knowledge progressively improved and showed strong positive correlation with year-in-training (Pearson's r = 0.79). Following simulation, the average improvement in post-test scores was 11.4% in junior trainees (PGYI-III), and 1.0% in senior trainees (PGYIII-Fellows). Knowledge improvement approached statistical significance amongst junior trainees (p = 0.0542). 89% of participants found the VR module useful in understanding and learning the pathology of spinal stenosis. 71% found it useful in comprehending decompressive techniques. 96% believed it had utility in preoperative planning with patient-specific models.ConclusionsOur original VR spinal decompression simulation has shown to be overwhelmingly positively received amongst trainees as both a learning module of patho-anatomy and patient-specific preoperative planning, with particular benefit for junior trainees.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».