A Review of Cognitive Support Systems in the Operating Room
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, numerous innovative yet challenging surgeries, such as minimally invasive procedures, have introduced an overwhelming amount of new technologies, increasing the cognitive load for surgeons and potentially diluting their attention. Cognitive support technologies (CSTs) have been in development to reduce surgeons' cognitive load and minimize errors. Despite its huge demands, it still lacks a systematic review. METHODS: Literature was searched up until May 21st, 2021. Pubmed, Web of Science, and IEEExplore. Studies that aimed at reducing the cognitive load of surgeons were included. Additionally, studies that contained an experimental trial with real patients and real surgeons were prioritized, although phantom and animal studies were also included. Major outcomes that were assessed included surgical error, anatomical localization accuracy, total procedural time, and patient outcome. RESULTS: A total of 37 studies were included. Overall, the implementation of CSTs had better surgical performance than the traditional methods. Most studies reported decreased error rate and increased efficiency. In terms of accuracy, most CSTs had over 90% accuracy in identifying anatomical markers with an error margin below 5 mm. Most studies reported a decrease in surgical time, although some were statistically insignificant. DISCUSSION: CSTs have been shown to reduce the mental workload of surgeons. However, the limited ergonomic design of current CSTs has hindered their widespread use in the clinical setting. Overall, more clinical data on actual patients is needed to provide concrete evidence before the ubiquitous implementation of CSTs.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».