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Enregistrement W4406542781 · doi:10.2196/56269

A Serious Game to Study Reduced Field of View in Keyhole Surgery: Development and Experimental Study

2025· article· en· W4406542781 sur OpenAlexvenueno aff
Phoebe Whitley, Connor Creasey, Matthew J. Clarkson, Stephen Thompson

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésKeyholePreprintField (mathematics)MedicineComputer scienceEngineeringMechanical engineeringMathematicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During keyhole surgery, the surgeon is required to perform highly demanding tasks while only being able to see part of the patient's anatomy. This limited field of view is widely cited as a key limitation of the procedure, and many computational methods have been proposed to overcome it. However, the precise effects of a limited field of view on task performance remain unknown due to the lack of tools to study these effects effectively. OBJECTIVE: This paper describes our work on developing a serious game with 2 objectives: (1) to create an engaging game that communicates some of the challenges of keyhole surgery, and (2) to test the effect of a limited field of view on task performance. The development of a serious game that can be played by a wide range of participants will enable us to gather quantitative data on the effects of the reduced field of view on task performance. These data can inform the future development of technologies to help surgeons reduce the impact of a limited field of view on clinical outcomes for patients. The game is open source and may be adapted and used by other researchers to study related problems. METHODS: We implemented an open-source serious game in JavaScript, inspired by the surgical task of selectively cauterizing blood vessels during twin-to-twin transfusion surgery. During the game, the player is required to identify and cut the correct blood vessel under different fields of view and varying levels of vascular complexity. We conducted a quantitative analysis of task performance time under different conditions and a formative analysis of the game using participant questionnaires. RESULTS: We recruited 25 players to test the game and recorded their task performance time, accuracy, and qualitative metrics. Reducing the field of view resulted in participants taking significantly longer (P<.001) to perform otherwise identical tasks (mean 6.4 seconds, 95% CI 5.0-7.8 seconds vs mean 13.6 seconds, 95% CI 10.3-16.9 seconds). Participants found the game engaging and agreed that it enhanced their understanding of the limited field of view during keyhole surgery. CONCLUSIONS: We recruited 25 players to test the game and recorded their task performance time, accuracy, and qualitative metrics. Reducing the field of view resulted in participants taking statistically significantly longer (16.4 vs 9.8 seconds; P=.05) to perform otherwise identical tasks. Participants found the game engaging and agreed that it enhanced their understanding of the limited field of view during keyhole surgery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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