The acceptance of robots in the orthopedic joint replacement operating room
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robotic surgery has seen substantial growth over the years and continues to show promise, with recent implementation into orthopedic surgery. There is limited literature available on patient attitudes and comfort level with robotic compared with conventional surgery. We aimed to develop an understanding of patient views on robot-assisted knee replacement to help the development of patient education materials and facilitate successful implementation. METHODS: A qualitative, descriptive methodology was used. Included participants were those who had undergone total knee replacement in the last 5 years. Participants completed an online semistructured interview assessing their past experiences and their fears and assumptions about robotic surgery. An inductive thematic analysis was completed to organize and present the major themes. RESULTS: Four overarching themes described the areas patients focused on: advancements in surgery, perception of robotic surgery and surgeons, reliability, and patient education materials. Major subthemes included the proven reliability of robots, safety fears, and efficacy. Some participants' fear centred around robot autonomy. Greater comfort with the use of robots would occur if patients were given information about the role of the robot before surgery. CONCLUSION: Patient education materials can help alleviate fears and prevent misperceptions about robot-assisted knee replacement. Materials should include themes of surgical advancements and how surgeons interact with these advancements, level of robot autonomy, and the reliability and safety of the robot.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».