Action-related eye measures to assess surgical expertise
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Eye-tracking offers a new list of performance measures for surgeons. Previous studies of eye-tracking have reported that action-related fixation is a good measuring tool for elite task performers. Other measures, including early eye engagement to target and early eye disengagement from the previous subtask, were also reported to distinguish between different expertise levels. These parameters were examined during laparoscopic surgery simulations in the present study, with a goal to identify the most useful measures for distinguishing surgical expertise. METHODS: Surgical operators, including experienced surgeons (expert), residents (intermediate), and university students (novice), were required to perform a laparoscopic task involving reaching, grasping, and loading, while their eye movements and performance videos were recorded. Spatiotemporal features of eye-hand coordination and action-related fixation were calculated and compared among the groups. RESULTS: The study included five experienced surgeons, seven residents, and 14 novices. Overall, experts performed tasks faster than novices. Examining eye-hand coordination on each subtask, it was found that experts managed to disengage their eyes earlier from the previous subtask, whereas novices disengaged their eyes from previous subtask with a significant delay. Early eye engagement to the current subtask was observed for all operators. There was no difference in action-related fixation between experienced surgeons and novices. Disengage time was strongly associated with the surgical experience score of the operators, better than both early-engage time and action-related fixation. CONCLUSION: The spatiotemporal features of surgeons' eye-hand coordination can be used to assess level of surgical experience.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».