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Enregistrement W4392859648 · doi:10.3357/amhp.6397.2024

Leveraging Space-Flown Technologies to Deliver Healthcare with Holographic Physical Examinations

2024· article· en· W4392859648 sur OpenAlexaboutno aff
Adam Levschuk, Jocelyn Whittal, Ana Luisa Trejos, A. Sirek

Notice bibliographique

RevueAerospace Medicine and Human Performance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical examinationMedicineHealth carePalpationMedical physicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Musculoskeletal injuries are one of the more common injuries in spaceflight. Physical assessment of an injury is essential for diagnosis and treatment. Unfortunately, when musculoskeletal injuries occur in space, the flight surgeon is limited to two-dimensional videoconferencing and, potentially, observations made by the crew medical officer. To address these limitations, we investigated the feasibility of performing physical examinations on a three-dimensional augmented reality projection using a mixed-reality headset, specifically evaluating a standard shoulder examination. METHODS: A simulated patient interaction was set up between Western University in London, Ontario, Canada, and Huntsville, AL, United States. The exam was performed by a medical student, and a healthy adult man volunteered to enable the physical exam. RESULTS: All parts of the standard shoulder physical examination according to the Bates Guide to the Physical Exam were performed with holoportation. Adaptation was required for the palpation and some special tests. DISCUSSION: All parts of the physical exam were able to be completed. The true to anatomical size of the holograms permitted improved inspection of the anatomy compared to traditional videoconferencing. Palpation was completed by instructing the patient to palpate themselves and comment on relevant findings asked by the examiner. Range of motion and special tests for specific pathologies were also able to be completed with some modifications due to the examiner not being present to provide resistance. Future work should aim to improve the graphics, physician communication, and haptic feedback during holoportation. Levschuk A, Whittal J, Trejos AL, Sirek A. Leveraging space-flown technologies to deliver healthcare with holographic physical examinations. Aerosp Med Hum Perform. 2024; 95(4):214–218.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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