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Enregistrement W4415785282 · doi:10.14639/0392-100x-a941

Technological refinements in transoral laser exoscopic surgery: the VITOM EAGLE

2025· article· en· W4415785282 sur OpenAlexaff
Filippo Marchi, Marta Filauro, Alessia Pennacchi, Elisa Bellini, Cesare Piazza, Giorgio Peretti

Notice bibliographique

RevueActa Otorhinolaryngologica Italica · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnificationFocus (optics)LaserVisualizationSmoothnessEagleHead and neckOperator (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, microscopes have been the primary magnification tools in head and neck surgery, offering excellent illumination, augmentation, and three-dimensional (3D) visualisation. More recently, exoscopes such as the VITOM 3D from Karl Storz, have emerged. These devices utilise high-definition cameras to project 3D views onto a screen, enabling the entire surgical team to observe the procedure while the first operator assumes a more ergonomic position during surgery. VITOM 3D enhances surgical accuracy and team collaboration, although it presents challenges including difficulties with focus at high magnification and less stable coupling with adjunctive tools. To address these limitations, the VITOM EAGLE exoscope was recently introduced. Weighing 4 kg, it features a 6X optical and 2X digital zoom, 4K resolution, stepless focus adjustment, and a 90° viewing angle. It offers improved ergonomics even compared to the previous VITOM 3D, better laser coupling stability, and enhanced visualisation capabilities, especially at higher magnification. The VITOM EAGLE’s controls include an IMAGE1 PILOT, footswitch, and head buttons, managing functions like focus, zoom, brightness, and image capture. Despite its advancements, some details, like the smoothness of the robotic arm, still require refinement. In our clinical practice, several cases were managed with the use of the VITOM 3D and, more recently, with VITOM EAGLE, some of which are illustrated herein.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,267 · 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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Résumé présentoui

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