Associating Surgeon Feedback With Material Physical Properties in the Development Process of a Resective Epilepsy Surgery Simulator
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hands-on neurosurgical simulations, specifically techniques involving white matter disconnection, are underdeveloped owing to the paucity of low indentation materials that can adequately mimic brain dissection. OBJECTIVE: To describe the discovery phase of developing a resective epilepsy surgery simulator by quantifying the physical properties of 6 materials and correlating the scores with surgeon feedback data. METHODS: Six materials, silicone, TissueMatrix, gel support, Synaptive hydrogel, dry SUP706, and moist SUP706 of equal dimension, were evaluated for hardness by measuring their resistance to indentation. Temporal lobe prototypes, 1 for each material, were dissected by 2 neurosurgeons and ordinal ranking assigned. Two null hypotheses were tested: one is that no differences in the indentation properties of the 6 materials analyzed would be elicited and the other is that there would be no correlation between indentation and surgeon feedback scores. Statistical comparison of the means of the different materials was performed using one-way analysis of variance. Surgeon feedback data and indentation score associations were analyzed using the Kendall rank correlation coefficient. RESULTS: A statistically significant effect (P value <.0001; α 0.05) was measured. Gel support and Synaptive hydrogel had the lowest indentation scores and similar physical properties. Moist support material scored lower than dry support (P = .0067). A strong positive correlation (Kendall tau = 0.9333, P < .0001) was ascertained between the surgeon feedback ranking and indentation scores. CONCLUSION: Reasonable material options for developing a resective epilepsy surgery are proposed and ranked in this article. Early involvement of surgeons is useful in the discovery phase of simulator invention.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».