Perceptions and use of computer-assisted surgery (CAS) in the orbit
Notice bibliographique
Résumé
Computer-assisted surgery (CAS) plays a prominent role in certain surgical disciplines. We investigated the current perceptions and use of this technology for orbital surgery. An online survey was emailed to members of the American Society of Ophthalmic Plastic and Reconstructive Surgery, Canadian Society of Oculoplastic Surgery, and British Oculoplastic Surgery Society. Respondents were asked to describe their practice type and seniority, their frequency of orbital surgery, experience, use, and accessibility of CAS, and their opinion on the technology. There were a total of 151 responses across the societies. 105 respondents (69.5%) had been in attending/consultant practice for over 10 years, with over half (54.7%) working in academic/teaching hospitals. The majority (66.7%) had superficial or no experience with CAS. In total, 84.8% of respondents rarely or never use CAS for orbital surgery (n = 128). Posterior orbital surgery (64.2%) and orbital decompression (49.0%) were the two most useful reasons to implement CAS. Longer operating time (58.3%) and cost (54.8%) were the two most selected weaknesses for CAS, whereas improved accuracy in attaining surgical end point(s) (80.8%) and patient safety (63.6%) were the principal advantages. Type of practice was significantly associated with CAS availability/accessibility (<i>p</i> < 0.05). Proportion of orbital surgery performed in practice was significantly associated with both CAS experience and use (<i>p</i> < 0.05). Our study confirms an expected variation in the perception and use of CAS for orbital surgery. Demonstrated patient benefit and integration of refined and cost-effective CAS systems into operating room environments may influence its future role.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,008 | 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 ».