Development and validation of a virtual reality transrectal ultrasound guided prostatic biopsy simulator
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We present the design, reliability, face, content andconstruct validity testing of a virtual reality simulator for transrectalultrasound (TRUS), which allows doctors-in-training to performmultiple different biopsy schemes.Methods: This biopsy system design uses a regular “end-firing”TRUS probe. Movements of the probe are tracked with a micromagneticsensor to dynamically slice through a phantom patient’s3D prostate volume to provide real-time continuous TRUS views.3D TRUS scans during prostate biopsy clinics were recorded.Intrinsic reliability was assessed by comparing the left side of theprostate to the right side of the prostate for each biopsy. A contentand face validity questionnaire was administered to 26 doctors toassess the simulator. Construct validity was assessed by comparingnotes from experts and novices with regards to the time taken andthe accuracy of each biopsy.Results: Imaging data from 50 patients were integrated into thesimulator. The completed VR TRUS simulator uses real patientimages, and is able to provide simulation for 50 cases, with ahaptic interface that uses a standard TRUS probe and biopsy needle.Intrinsic reliability was successfully demonstrated by comparingresults from the left and right sides of the prostate. Face andcontent validity respondents noted the realism of the simulator,and its appropriateness as a teaching model. The simulator wasable to distinguish between experts and novices during constructvalidity testing.Conclusions: A virtual reality TRUS simulator has successfully beencreated. It has promising face, content and construct validity results.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».