Physical Supporting Devices as Interventions to Reduce Muscular Load of Surgeons in the Operating Room
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Heavy muscle load during operations, caused by static and awkward postures, contributes to the discomfort of surgeons, and imperils surgical quality. We reviewed the supporting devices available to assist surgeons in the operating room and anticipated that physical support devices would help reduce occupational injuries among surgeons and improve surgical performance. METHODS: A systematic literature review was completed. Papers on supporting devices for intraoperative stress reduction were included. Supported body parts and the impact of these devices on the surgeons' performance were extracted from the 21 selected papers. RESULTS: Among the 21 devices introduced, eleven targeted on the upper extremities, 5 targeted on the lower extremities, and 5 were ergonomic chairs. Nine devices were tested in the operating room, 10 in a lab setting with simulated tasks, and 2 were still in development. The data from 7 studies did not show a significant improvement in stress reduction or surgical quality. With 2 devices still in the development phase, the remaining 12 papers showed promising results. DISCUSSION: Although some of the devices were still in testing, most of the research teams believed that physical supporting devices can be useful in reducing muscle load, relieving discomfort, and improving surgical performance intraoperatively.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».