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Enregistrement W4409786557 · doi:10.1097/01.gox.0001112400.96224.49

113. Development, Optimization and Characterization of 3-mm Diameter Robotic Instruments for Robotic Assisted Cleft Palate Repair

2025· article· en· W4409786557 sur OpenAlexaff
Glenn Maguire, Ethan Tang, Thomas Looi, Dale J. Podolsky

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacterization (materials science)Materials scienceComputer scienceBiomedical engineeringEngineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Cleft palate surgery involves dissection of delicate tissue within the confines of the infant oral cavity with reduced visualization, access and manipulability of standard instruments. Robotic assisted cleft palate repair uses dexterous tools and an endoscope that may improve precision. We have developed 3 mm diameter robotic tools that are optimized for cleft palate repair. This study investigates the performance of these tools using a high-fidelity cleft palate simulator test bed. METHODS: The 3 mm robotic instruments comprise of a wristed tool tip that couples to a da Vinci Research Kit (dVRK). The dVRK comprises two instrument arms with trocars and an endoscope for visualization. A virtual simulation was performed in MATLAB to determine the number of collisions (tool-tool and tool-oral cavity) based on the position along the palate and the height of the robotic arms (distance from trocar to oral aperture). Two experiments were performed using the 3 mm tools: (1) a MATLAB simulation validation involving suturing the cleft palate simulator oral mucosa at an anterior, middle and posterior position along the palate at three trocar heights and (2) a robotic assisted cleft palate repair on a high-fidelity cleft palate simulator. Both experiments were video recorded. The impact of tool position along the palate and the height of the robotic arms on collisions was determined for both experiments. RESULTS: The MATLAB simulation demonstrated increased collisions anteriorly and posteriorly with fewer collisions along the middle of the palate. The number of collisions increased with increasing trocar distance. The MATLAB simulation demonstrated a trend of increasing collisions anteriorly and posteriorly along the palate and increased collisions as the robotic arm trocar distance from the oral cavity increased (R2 = 0.9991, p = 0.0187). A robotic assisted cleft palate repair was successfully performed on the cleft palate simulator using the 3 mm tools. Lateral relaxing incisions, release of the velar muscles from the posterior hard palate shelf, suturing of the nasal mucosa, muscles and oral mucosa was successfully performed. Overall, collisions increased from anterior to posterior along the palate (mean increases of: 1.2 collisions/throw for nasal mucosal closure, R2 = 0.374, p = 0.005; 4.3 collisions/throw for oral mucosal closure, R2 = 0.407, p = 0.065) during the simulated cleft palate repair. CONCLUSION: A simulated robotic-assisted cleft palate repair was successfully performed using novel 3 mm diameter robotic tools. The tools were successful in executing the critical steps of a cleft palate repair. Instrument collisions were more frequent posteriorly and with increasing trocar height. Robotic assisted cleft palate repair using the 3 mm tools takes advantage of the robot’s superior visualization and dexterity and may improve the precision of cleft palate repair.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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