Evaluating force and motion in posterior vitreous detachment manoeuvres using a robotic data acquisition system in cadaveric human eyes
Notice bibliographique
Résumé
Deep vitrectomy, a complex ophthalmic procedure, demands precise instrument control and remains challenging to master. This study evaluated the ARASH:ASiST robotic system as a platform for real-time, quantitative assessment of deep vitrectomy in a pre-clinical setting using cadaveric human eyes. The system records force and motion data without disrupting the surgical workflow. Cadaveric eyes were prepared under strict safety protocols, and a mannequin head with a customised eye holder was designed, refined through repeated testing, and approved by surgeons to fully imitate real-world conditions. Four surgeons with different levels of experience, defined by their years of practice, performed the “drunk walk” manoeuvre while intraoperative force, positional, and temporal data were captured. Despite the inherent limitations of human cadaveric eyes, the aim was to reproduce the drunk walk method as a precise, predefined trajectory for posterior vitreous detachment induction. In total, 14 surgical trials were recorded: 2 from one expert surgeon (right-handed), 4 from two fellows (right-handed), and 8 from one intermediate surgeon, who performed four procedures with each hand. Quantitative metrics, including Normalised Jerk, Force Range, Peak Force Magnitude, and Force RMS, were used to compare individual performances. Group-level comparisons between expert, fellow, and intermediate surgeons were conducted using ANOVA and Kruskal–Wallis tests. While not statistically significant, likely due to the limited sample size, the analysis of descriptive statistics and effect sizes indicated potential trends in performance metrics across experience levels, highlighting the feasibility of the platform for capturing such variations. During data acquisition, the robotic system’s remote-centre-of-motion was accurately calibrated with laser-based technology, while encoders and force sensors were also precisely calibrated. The system’s real-time graphical interface provided immediate feedback and enabled detailed postoperative analysis. Usability testing confirmed its practicality and non-intrusiveness. Overall, the ARASH:ASiST system demonstrates feasibility as an objective platform for the evaluation of deep vitrectomy based on ex vivo results. These findings support further validation of this prototype in synthetic and clinical environments.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».