Augmented reality navigation in external ventricular drain insertion—a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract External ventricular drain (EVD) insertion using the freehand technique is often associated with misplacements resulting in unfavorable outcomes. Augmented Reality (AR) has been increasingly used to complement conventional neuronavigation. The accuracy of AR guided EVD insertion has been investigated in several studies, on anthropomorphic phantoms, cadavers, and patients. This review aimed to assess the current knowledge and discuss potential benefits and challenges associated with AR guidance in EVD insertion. MEDLINE, EMBASE, and Web of Science were searched from inception to August 2023 for studies evaluating the accuracy of AR guidance for EVD insertion. Studies were screened for eligibility and accuracy data was extracted. The risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias Tool and the quality of evidence was assessed using the Newcastle-Ottawa-Scale. Accuracy was reported either as the average deviation from target or according to the Kakarla grading system. Of the 497 studies retrieved, 14 were included for analysis. All included studies were prospectively designed. Insertions were performed on anthropomorphic phantoms, cadavers, or patients, using several different AR devices and interfaces. Deviation from target ranged between 0.7 and 11.9 mm. Accuracy according to the Kakarla grading scale ranged between 82 and 96%. Accuracy was higher for AR compared to the freehand technique in all studies that had control groups. Current evidence demonstrates that AR is more accurate than free-hand technique for EVD insertion. However, studies are few, the technology developing, and there is a need for further studies on patients in relevant clinical settings.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».