C.6 Action-Related Fixation in Microsuturing, a New Gaze Behavior Metric to Differentiate the Level of Expertise
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gaze behavior differences between expert and novice surgeons have been established in previous studies mainly from the general surgery field.Limited information is available about surgeon’s visual attention during microsurgery procedures where surgical microscope is used. Methods: 4 experts and 3 novices performed 37 independent sutures under the surgical microscope.Eye movements of surgeons and scene video of the surgical performance were recorded.Total suturing time and subtask times were compared between level of expertise.We defined three discrete surgical actions and examined eye gaze (fixation) directly related to each of these actions.Fixation duration (measured by total,pre-action,and post-action duration) were compared between expert and novice, over 3 subtasks (piercing, exiting and cutting) and between pre- and post-action phases. Results: Expert surgeons completed the suture with shorter total time than novices.On average,expert displayed longer fixation time than novice.Experts also maintained their visual engagement constantly over the 3 level of subtask in comparison to novices who required a longer fixation time for the challenging subtask (piercing).Experts use longer pre- than post-action fixation, and this pattern is distributed over all three subtasks.This gaze engagement strategy was not shown in novices. Conclusions: The action-related fixation can be used to evaluate microsurgeons’ level of expertise and in surgical education for gaze training.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».