Çfarë Mëson Vërtet një Model nga Rastet Tuaja

Java e kaluar ne argumentuam se një simulim i trazuar në të dhëna të agreguara parashikon një rezultat mesatar, dhe se asnjë kirurg nuk operon në nivelin mesatar. Pyetja e natyrshme pasuese është një pyetje praktike. Nëse personalizimi është përgjigjja, çfarë kërkon ai në të vërtetë, dhe çfarë po mëson një model kur një kirurg ndan rastet e tij?

Ky artikull është shpjegimi mekanik. Pa metafora rreth mësimit të stilit tuaj softuerit, sepse kjo mënyrë e të shprehurit fsheh pjesën që ka rëndësi.

Tre shtresa, jo një model

Ndihmon të ndash atë që mbetet e pandryshuar nga ajo që përshtatet.

Shtresa e parë është fizika. Tensioni i indeve deformohet sipas vetive mekanike që nuk janë specifike për asnjë kirurg. Bërthama e simulimit e Arbrea vjen nga kërkimet në ETH Zurich, ku problemi ishte bërja e trupave të deformueshëm të sillen saktë nën ngarkesë. Elasticiteti i indeve, zhvendosja e vëllimit dhe përgjigja ndaj gravitetit i përkasin kësaj kategorie. Kjo shtresë nuk ka nevojë të personalizohet dhe nuk duhet të personalizohet. Mekanika është mekanikë.

Shtresa e dytë është modeli i përgjithshëm. Ky është relacionimi i mësuar nga anatomia paraoperatore plus synimi kirurgjik në një formë të mundshme pasoperatore, i ndërtuar mbi një popullsi të gjerë rastesh. Ai di se çfarë ka tendencë të bëjë një implant 350 cc me profil mesatar-plus te një paciente me një gjerësi bazë dhe cilësi indesh të caktuar. E di këtë mesatarisht.

Shtresa e tretë është përshtatja. Ky është shtresa që ndërton Programi i Partnerit Kërkimor. Ai rregullon hartëzimin e përgjithshëm duke përdorur raste të çiftezuara nga një praktikë, në mënyrë që kur modeli të jetë i pasigurt mes disa rezultateve të besueshme, ai të anojë drejt atij që praktika në fjalë prodhon realisht.

Dallimi ka rëndësi sepse vendos një pritshmëri realiste. Personalizimi nuk e rindërton simulimin nga e para mbi disa qindra raste, gjë që nuk do të ishte as e mundur, as e sigurt. Ai e zhvendos një model të përgjithshëm me sjellje të mirë në rajonin e hapësirës së rezultateve ku operon një kirurg specifik.

Çfarë llogaritet si e dhënë e dobishme

Kirurgët priren të mendojnë se përgjigja është vëllimi. Më shumë raste, model më i mirë. Vëllimi ndihmon, por nuk është kufizimi përcaktues. Qëndrueshmëria po.

Katër gjëra e bëjnë një këllëf të dobishëm.

Një kapje e çiftezuar. Një skanim 3D para-operativ dhe një skanim 3D post-operativ i të njëjtit pacient. Pa këtë çift, nuk ka asgjë për të mësuar. Vetëm një fotografi post-operative i tregon modelit se si dukej rezultati, por jo se cila ishte anatomia fillestare, dhe i gjithë sinjali qëndron në marrëdhënien mes të dyjave.

Një interval i qëndrueshëm pas operacionit. Indka në javën e gjashtë dhe indka në muajin e nëntë janë indka të ndryshme. Ijtja largohet, implanti vendoset, poli i poshtëm relaksohet. Një grup të dhënash ku intervali ndryshon në mënyrë të paparashikueshme i mëson modelit se e njëjta ndërhyrje kirurgjikale prodhon shumë rezultate të ndryshme, që është e kundërta e qëllimit. Një praktikë që regjistron në mënyrë të qëndrueshme në një interval të caktuar kontribuon shumë më tepër për rast sesa një praktikë që regjistron sa herë që pacienti kthehet rastësisht.

Vendimet e bashkangjitura çështjes. Prodhuesi i implantit, referenca, vëllimi dhe profili. Xhepi dhe plani. Çdo detaj teknik që kirurgu e konsideron me rëndësi për rezultatin, siç është shtrirja e lirimit inferior ose menaxhimi i palosjes. Pa këto etiketa, modeli sheh një hyrje dhe një dalje me arsyetimin e hequr, dhe nuk mund të ndajë efektin e implantit nga efekti i teknikës.

Kushtet e kapjes që nuk lëvizin. E njëjta pajisje, pozicionim i krahasueshëm i pacientit, pozicionim i krahasueshëm i krahut. Kjo duket si pedante. Është diferenca midis një modeli që mëson kirurgjinë dhe një modeli që mëson veçoritë e mënyrës se si një dhomë e caktuar u përgatit në një ditë të caktuar.

Njëqind çifte të etiketuara mirë dhe të kapura në mënyrë të qëndrueshme nga një kirurg i vetëm mbajnë më shumë sinjal adaptiv sesa disafishi i këtij numri i kapur në mënyrë të lirë. Kjo është pjesa që i habit shumicën e partnerëve.

Ajo që modeli nuk mëson

Vlen të thuhet shprehimisht, sepse është një shqetësim i zakonshëm.

Modeli nuk po mëson të identifikojë pacientët. Përshtatja operon mbi gjeometrinë anatomike dhe parametrat kirurgjikë, jo mbi identitetin. Të dhënat e pacientëve çidentifikohen përpara se të hyjnë në ndonjë proces trajnimi, dhe pëlqimi për përdorim kërkimor merret përmes procesit të vetë partnerit për pëlqimin e pacientit.

Atë që merr një partner

Rezultati i pjesëmarrjes është një version i Arbrea, simulimet e të cilit janë kalibruar sipas kësaj praktike. Konkretisht, kjo do të thotë se modeli përshtatet drejt xhepit që kirurgu përdor realisht, peshon familjet e implantit që ata kanë aktualisht në gjendje dhe pasqyron sjelljen e indit të popullatës që ata trajtojnë realisht.

Dy efekte dytësore priren të kenë po aq rëndësi sa ai parësori.

E para është se ndërtimi i grupit të të dhënave e detyron një klinikë të standardizojë regjistrimin e rezultateve të veta. Kirurgët që e përfundojnë procesin zakonisht përfundojnë me regjistrin e parë sistemik gjatësor të rezultateve të tyre që kanë pasur ndonjëherë, pavarësisht nga modeli. Disa partnerë e kanë përshkruar këtë si rezultatin më të dobishëm në mënyrë të menjëhershme.

E dyta është kalibrimi në drejtimin tjetër. Kur një kirurg krahason rezultatet e veta të grumbulluara me modelin e përgjithshëm, diferenca është një matje e teknikës së tyre dhe jo një përshtypje për të.

Versioni i sinqertë i përpjekjes së përfshirë

Ky nuk është një program pasiv. Kontributi do të thotë kapja e skanimeve në një protokoll, etiketimi i rasteve me detaje të teknikës dhe ndjekja e pacientëve deri në një interval të përcaktuar pas operacionit. Për një praktikë që tashmë skanon në mënyrë rutinore, puna shtesë është modeste. Për një praktikë që nuk e bën këtë, është një ndryshim në rrjedhën e punës.

Shkëmbimi është i qartë. Kirurgët që bëjnë këtë përpjekje të strukturuar fitojnë një model të formësuar rreth punës së tyre dhe e marrin atë të parët, ndërkohë që fusha është ende duke përdorur modele të formësuara rreth punës së të gjithëve.

Shihni protokollin e të dhënave dhe çfarë përfshin pjesëmarrja.