Mixed Reality in Modern Surgical and Interventional Practice: Narrative Review of the Literature
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mixed reality (MR) and its potential applications have gained increasing interest within the medical community over the recent years. The ability to integrate virtual objects into a real-world environment within a single video-see-through display is a topic that sparks imagination. Given these characteristics, MR could facilitate preoperative and preinterventional planning, provide intraoperative and intrainterventional guidance, and aid in education and training, thereby improving the skills and merits of surgeons and residents alike. OBJECTIVE: In this narrative review, we provide a broad overview of the different applications of MR within the entire spectrum of surgical and interventional practice and elucidate on potential future directions. METHODS: A targeted literature search within the PubMed, Embase, and Cochrane databases was performed regarding the application of MR within surgical and interventional practice. Studies were included if they met the criteria for technological readiness level 5, and as such, had to be validated in a relevant environment. RESULTS: A total of 57 studies were included and divided into studies regarding preoperative and interventional planning, intraoperative and interventional guidance, as well as training and education. CONCLUSIONS: The overall experience with MR is positive. The main benefits of MR seem to be related to improved efficiency. Limitations primarily seem to be related to constraints associated with head-mounted display. Future directions should be aimed at improving head-mounted display technology as well as incorporation of MR within surgical microscopes, robots, and design of trials to prove superiority.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle