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Enregistrement W4295078666 · doi:10.11124/jbies-21-00383

Objective performance metrics in human robotic neuroendovascular interventions: a scoping review protocol

2022· review· en· W4295078666 sur OpenAlexafffund
Peter Gariscsak, Zaid Salaheen, Christina Godfrey, Donatella Tampieri, Ramana Appireddy

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychological interventionComputer scienceMetric (unit)Systematic reviewProtocol (science)Intervention (counseling)MEDLINECochrane LibraryData extractionMedicineArtificial intelligenceMedical physicsRandomized controlled trialEngineeringOperations managementAlternative medicineNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this scoping review is to review the available information on objective performance metrics used during robotic neuroendovascular intervention procedures on humans. INTRODUCTION: Robotic neuroendovascular intervention is defined as any endovascular procedure within the vasculature of the central nervous system with the assistance of a robotic system for diagnostic or therapeutic procedures. Robotic systems are described as a 2-component system consisting of a patient-side mechanical robot, and a separate operator control station. Robotic neuroendovascular intervention is a growing field and there is a need to establish objective performance metrics for furthering evidence-based reporting of the literature. INCLUSION CRITERIA: This scoping review will consider all studies involving humans that utilize robotic neuroendovascular intervention. We will consider all types of studies, reports, and reviews as well as gray literature. Studies will be included if they describe the use of an objective performance metric during robotic neuroendovascular intervention. This review is not limited to a particular country or health care system, and will consider all study designs, regardless of their rigor or language. METHODS: Utilizing a 3-step framework as a guide, we will perform a systematic search in Embase, Cochrane Library, and MEDLINE. Available literature from inception to the present will be considered. Studies will be independently screened according to the inclusion criteria by 2 reviewers based on title, abstract, and full text. Data will be extracted, sorted, and presented in both a narrative summary as well as table and diagram based on the objective of the scoping review.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,125
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,128
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1250,128
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,018
Bibliométrie0,0270,018
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0080,010
Intégrité de la recherche0,0110,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,012

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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