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 [Oxford University Press]
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.
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