“Can You Feel It”: An Early Experience with Simulated Vibration to Recreate Glenoid Reaming
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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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».