Learning Retention of Thoracic Pedicle Screw Placement Using a High-Resolution Augmented Reality Simulator With Haptic Feedback

医学 触觉技术 胸椎 考试(生物学) 模拟 虚拟现实 医学物理学 计算机科学 外科 人工智能 生物 古生物学
作者
Cristián Luciano,Pat Banerjee,Brad Bellotte,G Michael Oh,Michael Lemole,Fady T. Charbel,Ben Roitberg
出处
期刊:Operative Neurosurgery [Lippincott Williams & Wilkins]
卷期号:69: ons14-ons19 被引量:105
标识
DOI:10.1227/neu.0b013e31821954ed
摘要

We evaluated the use of a part-task simulator with 3D and haptic feedback as a training tool for a common neurosurgical procedure--placement of thoracic pedicle screws.To evaluate the learning retention of thoracic pedicle screw placement on a high-performance augmented reality and haptic technology workstation.Fifty-one fellows and residents performed thoracic pedicle screw placement on the simulator. The virtual screws were drilled into a virtual patient's thoracic spine derived from a computed tomography data set of a real patient.With a 12.5% failure rate, a 2-proportion z test yielded P = .08. For performance accuracy, an aggregate Euclidean distance deviation from entry landmark on the pedicle and a similar deviation from the target landmark in the vertebral body yielded P = .04 from a 2-sample t test in which the rejected null hypothesis assumes no improvement in performance accuracy from the practice to the test sessions, and the alternative hypothesis assumes an improvement.The performance accuracy on the simulator was comparable to the accuracy reported in literature on recent retrospective evaluation of such placements. The failure rates indicated a minor drop from practice to test sessions, and also indicated a trend (P = .08) toward learning retention resulting in improvement from practice to test sessions. The performance accuracy showed a 15% mean score improvement and more than a 50% reduction in standard deviation from practice to test. It showed evidence (P = .04) of performance accuracy improvement from practice to test session.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小羊哥完成签到,获得积分10
刚刚
搜集达人的应助被小花儿采纳,获得10
刚刚
feicheng完成签到,获得积分10
1秒前
Rommel完成签到,获得积分10
1秒前
yinging完成签到 ,获得积分10
1秒前
李s完成签到,获得积分10
1秒前
沐沐小米发布了新的文献求助10
2秒前
Doric发布了新的文献求助10
2秒前
4秒前
孝顺的书白完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
所所的应助被radish采纳,获得10
5秒前
ccx完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
小二郎的应助被gaoweixue采纳,获得10
5秒前
5秒前
daomaihu发布了新的文献求助100
5秒前
accepted完成签到,获得积分10
6秒前
吴金伟发布了新的文献求助10
7秒前
湘寳完成签到,获得积分10
7秒前
离歌完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
明明就完成签到,获得积分10
8秒前
sym_cool完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
没烦恼完成签到,获得积分10
9秒前
鱼鱼完成签到,获得积分10
9秒前
李健的小迷弟的应助被Moonpie采纳,获得10
9秒前
千诺完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
寻光人发布了新的文献求助10
10秒前
ccc发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
12秒前
12秒前
12秒前
run发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
12秒前
ytj发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Energie-Contracting 1500
Klimaschutzrecht durch den Energiesektor im Mehrebenensystem – Ein Rechtsvergleich 1000
Représentation chimique de la structure des kérogènes et des asphaltènes en fonction de leur origine et de leur degré d'évolution 900
Ecotourism 400
Analytical Separation Science 300
Civilization and War 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8068429
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9489951
关于积分的说明 21356300
捐赠科研通 7637007
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3398409
关于科研通互助平台的介绍 2528252
邀请新用户注册赠送积分活动 2436272