Recommendations for Improving Ergonomics in Cleft Palate and Lip Surgery: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Craniofacial and cleft surgeries demand high precision, often leading to significant ergonomic challenges for surgeons. This review highlights critical recommendations for mitigating musculoskeletal disorders and enhancing surgeon well-being through equipment optimization, posture adjustments, and innovative technologies. Methods: To conduct this scoping review, a search of the literature yielded 18 studies which discuss ergonomics in the realm of cleft lip and palate surgery. Results: Eighteen studies were reviewed. Investigated ergonomic strategies in cleft lip and palate surgery encompassed headlights, loupes, microscopes, robots, videoscopes, endoscopes, exoscopes, positioning techniques, breaks, exercise, workshops, intubation methods, operating room design, and training programs. Most studies were classified as low risk of bias. Robotic systems and advanced visualization tools such as videoscopes and exoscopes demonstrated significant ergonomic benefits by improving surgeon posture, reducing musculoskeletal strain, and enhancing surgical precision. Microscopes and loupes offered improved magnification and comfort but were still associated with some reported musculoskeletal symptoms. Strategies including micro-breaks, exercise, ergonomic positioning, and optimized operating room setup showed potential to reduce physical discomfort during surgery. However, formal ergonomics education remains scarce in surgical training despite its recognized importance. Conclusion: Appropriate tools and positioning decrease the incidence of musculoskeletal disorders among cleft lip and palate surgeons. Further studies should focus on the outcomes of implementing such programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».