“Can You Feel It”: An Early Experience with Simulated Vibration to Recreate Glenoid Reaming
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
When developing educational simulators, meaningful haptic feedback is important. To our knowledge, no shoulder arthroplasty surgical simulator exists. This study focuses on simulating vibration haptics of glenoid reaming for shoulder arthroplasty using a novel glenoid reaming simulator. Methods: We validated a novel custom simulator constructed using a vibration transducer transmitting simulated reaming vibrations to a powered nonwearing reamer tip through a 3D-printed glenoid. Validation and system fidelity were evaluated by 9 fellowship-trained shoulder surgeon experts performing a series of simulated reamings. We then completed the validation process through a questionnaire focused on experts' experience with the simulator. Results: Experts correctly identified 52% ± 8% of surface profiles and 69% ± 21% of cartilage layers. Experts identified the vibration interface between simulated cartilage and subchondral bone (77% ± 23% of the time), indicating high fidelity for the system. An interclass correlation coefficient for experts' reaming to the subchondral plate was 0.682 (confidence interval 0.262-0.908). On a general questionnaire, the perceived utility of the simulator as a teaching tool was highly ranked (4/5), and experts scored "ease of instrument manipulation" (4.19/5) and "realism of the simulator" (4.11/5) the highest. The mean global evaluation score was 6.8/10 (range 5-10). Conclusions: We examined a simulated glenoid reamer and feasibility of haptic vibrational feedback for training. Experts validated simulated vibration feedback for glenoid simulation reaming, and the results suggested that this may be a useful additional training adjuvant. Level of Evidence: Level II, prospective study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle