Augmented reality-guided craniofacial and airway nerve block training for anesthesiology residents
Notice bibliographique
Résumé
The acquisition of craniofacial and airway nerve block (ANB) skills is hindered by the complex anatomy involved, reliance on landmark-guided techniques, and the absence of simulation-based training tools. Augmented reality offers a promising platform for procedural training by providing real-time visual feedback, yet its potential to improve accuracy in ANBs has not been evaluated. This exploratory study assessed the feasibility of AR guidance for improving nerve block performance among anesthesiology faculty and residents.20 participants performed infraorbital, inferior alveolar, superior laryngeal, and glossopharyngeal nerve blocks with and without AR guidance using volumetric Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) reconstructions superimposed on body donor heads via Hololens headset, from Microsoft Corporation and SurgicalAR software from Medivis. AR guidance included a localizer instrument for real-time tracking of a physical needle along a premapped virtual needle path. Performance was assessed by dissection-based accuracy (proximity of methylene blue to the nerve) and procedure time.Overall clinical acceptability was similar between AR and non-AR conditions (65.0% vs 55.0%, McNemar's p=0.754). There were no differences in performance when stratified by level of training (McNemar p=0.219 for residents; McNemar p=0.625 for faculty). However, AR significantly increased procedure time (overall 49.9±8.4 vs 14.5±2.6 s, Wilcoxon p<0.001) and time increases were consistent across training levels (faculty: +34.9 s, p=0.016; residents: +36.0 s, p=0.062). Additionally, there was no difference in nerve block success or procedure length between an overlay mode with the DICOM superimposed onto the body donor and a detached mode with the DICOM floating above or next to the body donor.In this small, exploratory study, AR did not significantly impact the rates of clinically acceptable nerve blocks when performed by faculty or resident anesthesiologists; however, AR significantly increased the amount of time required to perform the procedures. This proof-of-concept study successfully demonstrated the feasibility of using AR to learn and/or perform various craniofacial and ANBs using commercially available technology.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».