A Colonoscopy Training Environment with Real-Time Pressure Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Colonoscopy is the most commonly used procedure for screening and diagnosing colorectal cancers. The number of colonoscopy procedures performed each year is increasing as colon cancer currently ranks second among the leading cancers causing death worldwide. One of the significant factors resulting in incomplete colonoscopy procedures is pain and discomfort caused by the use of excessive force by the endoscopist. Learning the necessary skills for performing a successful procedure is technically challenging and requires substantial training. The present learning techniques primarily focus on completing the procedure rather than on controlling the applied pressure transmitted by the colonoscope to the colon wall. In this paper, we present a pressure-sensing sleeve that has been developed to provide real-time pressure monitoring during colonoscopy training on a simulator. This can be used along with movement tracking of the simulator colon and three-dimensional shape estimation of the colonoscope using electromagnetic tracking for training purposes. The sensing modalities complement each other and provide the trainee with real-time visual feedback on the section of the colonoscope transmitting the pressure to the colon during a simulated colonoscopy procedure. The pressure data, the colon movement data, and the position and the quality of advancement of the scope through the colon are used to objectively evaluate the trainee’s performance using the metrics described in this paper. Such a training environment can help in providing the necessary skills to trainees while keeping the transmitted pressure within safe limits to minimize patient discomfort and maximize safety.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,010 | 0,002 |
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 ».