최소 침습 수술의 오류 및 기술적 성능에 대한 비디오 분석 짧은 제목: 최소 침습 수술(VAMIS)의 비디오 분석 (VAMIS)

영국에는 250만 명의 암 환자가 있으며 2030년까지 400만 명으로 증가할 것으로 예상됩니다. 지난 30년 동안 다양한 전문 분야에서 암을 치료하기 위해 최소 침습(열쇠 구멍) 수술, 즉 복강경 및 로봇 기술이 급속히 보급되었습니다. 로봇 수술은 잘 확립된 방식입니다. 수술에 가장 일반적으로 사용되는 로봇(다빈치)은 850만 개 이상의 시술에 사용되었으며, 이 중 125만 개는 2020년에 사용되었습니다.

우리 그룹의 이전 연구에서는 직장암 수술의 비디오 분석을 사용하여 복강경 수술의 수술 기술과 오류를 정확하게 평가하는 유효한 방법을 개발했습니다. 개발된 방법과 도구는 실수를 포함하여 외과의의 기술을 환자 결과에 연결할 수 있었습니다. 조사관은 수술 과정과 오류를 이해하고 최적화하면 불필요한 변화를 줄이고 궁극적으로 환자 안전과 결과를 향상시키기 위해 전체 수술 팀의 성과를 향상시킬 것이라고 가정합니다.

다양한 전문 분야에서 로봇 시스템의 사용이 증가함에 따라 환자 안전을 개선하기 위해 유능한 로봇 외과 의사로서 교육, 평가, 테스트 및 승인을 표준화할 필요가 있습니다. 1990년대의 한 연구에서는 미국에서 매년 250,000명 이상이 의료 오류로 사망한다고 추정했습니다. 미국의 또 다른 연구에서는 2000-2013년 사이에 로봇 시술과 관련된 10,624건의 부작용이 보고되었습니다. 전문가들은 외과 커리큘럼이 무작위적이고 환자의 안전을 보장하기에 불충분하다는 우려를 제기하여 EAU 로봇 비뇨기과 섹션 커리큘럼(ERUS) 개발로 이어졌습니다. 또한 의료 기술 위험에 대한 ECRI(Emergency Care Research Institute)의 독립적인 검토에서는 로봇 수술 훈련의 부족을 환자에게 미치는 상위 10가지 위험 중 하나로 식별했습니다. 부작용 분석 및 비기술적 기술 측면에서 항공 산업과 수술 간에 비교가 자주 이루어집니다. 그러나 항공 산업은 경력 경로 전반에 걸쳐 의무적이고 반복적이며 재평가 및 재자격이 있으며 로봇 수술에는 없는 국제적으로 합의된 교육 표준이 있습니다.

우리 연구 그룹은 교육을 지원하고 복강경 수술을 승인하기 위한 대상 평가 도구를 개발한 실적이 있으며 이 전문 지식을 활용하여 로봇 수술의 평가 도구를 강화할 것입니다.

수술 기술과 환자 결과에 대한 오류 수 사이의 연관성을 감안할 때, 이 연구팀은 수술 과정과 오류를 더 깊이 이해하기 위해 다양한 절차에서 로봇 수술 내 수술 비디오를 분석하는 것을 목표로 합니다.

이러한 프로세스에 대한 더 깊은 이해는 의미 있는 피드백을 제공하고 외과 의사를 정확하게 평가하는 지식과 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이것은 결과적으로 성능을 향상시키고 환자의 결과를 개선할 것으로 기대됩니다.

목표 이 연구 프로젝트는 수술 수행의 객관적인 평가를 가능하게 하는 수술 단계 및 오류 감지를 위한 로봇 기술을 평가하여 외과의사 및 절차별 숙련도 획득 곡선(학습 곡선)을 평가하고 교육 요구를 식별하는 것을 목표로 합니다.

4.1 목표

1. 작업의 표준화되고 합의된 세분화 개발(Delphi 시스템)
2. 비디오 오류 분석: 로봇 보조 근치 전립선 절제술에 OCHRA 적용
3. 영상 오류 분석: OCHRA를 로봇 직장암 수술에 적용(전방 절제술 TME)
4. 평가 도구 스코어링 검증, 환자 결과에 대한 비디오 분석(예: 이환율, 조직병리학적 데이터)
5. 일반 및 특정 절차를 위한 형성 평가 도구 개발
6. 비디오 오류 분석: 최소 침습 수술에서 자동화 및 비디오 오류 분석(인공 지능 및 머신 러닝)의 개발, 평가 및 적용.
7. 플랫폼 사용 후 TSE에 대한 외과의의 인식에 대한 정성적 데이터 검토.
8. 학습 곡선에 미치는 영향에 대한 외과의의 인식에 대한 질적 데이터 검토.
9. 운동학 데이터를 분석하여 최소 침습 수술에서 오류 및 기술의 역할을 더 잘 이해합니다.

10. 인증 및 인정을 지원하기 위한 총괄 평가 도구 개발.

    . 연구 설계: 익명화된 비디오 데이터를 수집하고 Touch Surgery 플랫폼에 업로드하는 관찰 연구.

    모집 사이트 및 주요 조사자: University College London Hospitals(Mr Ashwin Sridhar), Yeovil District Hospital NHS Foundation Trust(교수 Nader Francis), Queen Alexandra Hospital, Portsmouth(Jim Khan 교수), The Christie(Mr Chelliah Selvasekar) 및 Northwick Park & St Marks Hospitals(Mr. Danilo Miskovic).

    예상 데이터 업로드:

    환자 식별: 현지 팀은 포함 기준 준수에 따라 클리닉/다학제 팀 회의에서 환자를 식별합니다. 환자는 연구에 대한 정보를 받고 병원에서 제공되거나 그들에게 게시된 환자 정보 시트를 읽을 시간을 가진 후 이상적으로는 최소 24시간 후에 연구팀의 GCP 교육을 받은 구성원이 접근할 것입니다. 팀이 수술 당일에만 정보를 제공할 수 있고 비디오 녹화가 표준이며 치료에 영향을 미치지 않는다는 점을 고려하면 허용되는 것으로 간주됩니다. 환자 치료에 지장을 최소화하기 위해 동의서 및 정보 시트는 짧게 유지됩니다.

    분석을 위해 비디오 데이터를 제공하고자 하는 모든 외과의는 Touch Surgery Platform에 액세스하여 자신의 비디오를 검토하고 주석을 달 수 있으며 이러한 비디오는 분석을 위해 임상 연구 팀과의 공유 그룹에도 추가됩니다. 외과의는 그들의 데이터를 분석하고 결과를 익명으로 배포하는 데 동의할 것입니다. 원하는 경우 분석 피드백을 요청할 수 있습니다.

    그리핀 연구소의 연구팀과 긴밀히 협력할 각 현장의 현지 수석 연구원이 외과의사를 모집할 것입니다.

    데이터 캡처 및 분석 수술 비디오는 암호화된 하드 드라이브 또는 The Touch Surgery™ Enterprise DS1 컴퓨터를 통해 녹화됩니다.

    Touch Surgery™ Enterprise DS1 컴퓨터는 HDMI 케이블(또는 기타 호환되는 유선 연결)을 통해 수술실의 비디오 이미징 시스템에 연결됩니다. 수술실 직원은 Touch Surgery™ Enterprise DS1 무선 컨트롤러를 사용하여 절차와 외과의사 이름을 선택합니다. 사용자 지정 파일 이름과 메모도 추가할 수 있으며 사용자에게 환자 개인 정보를 입력하지 말라는 알림 메시지가 표시됩니다. 케이스 전체에서 녹화가 진행되는 동안 비디오는 Touch Surgery™ Enterprise DS1 컴퓨터에 저장되기 전에 AI 기반 보호 장치인 RedactOR™를 통과합니다. RedactOR™는 실시간으로 비디오에서 작동하여 스코프가 환자에게서 나온 시점을 결정합니다. 그런 다음 알고리즘은 비디오 프레임을 픽셀화하고 스코프가 환자에게 다시 들어갈 때까지 계속 그렇게 합니다. 모든 비디오는 TSE에 업로드되므로 RedactOR™를 통해 처리됩니다. 이 편집은 되돌릴 수 없으므로 환자를 식별할 수 있는 시각적 정보가 전송, 처리 또는 저장된다는 추가적인 확신을 줍니다. 승인된 사용자의 지시에 따라 비디오는 Touch Surgery™ Enterprise DS1 컴퓨터에서 Amazon Web Services(AWS)가 제공하는 보안 클라우드로 업로드됩니다. AWS는 ISO 9001, ISO 27001, ISO 27017 및 ISO 27018을 준수하며 HDS(프랑스)에 대한 감사를 받았습니다.

    Touch SurgeryTM Enterprise DS1 Computer는 최소한의 접근이 가능한 수술 절차의 비디오 녹화를 기록, 처리 및 분석합니다. 이들은 표준 운영 스택을 통해 기록되며 추가 단계나 표준 치료에 대한 변경이 필요하지 않습니다. 현재 교육 목적으로 수술실에서 절차를 정기적으로 기록하여 절차 후 검토 및 보고를 허용하거나 개선할 수 있는 부분을 평가합니다.

    dVLogger 상자는 스테레오 및 로봇 이동 데이터에 내시경 비디오를 추가로 기록합니다. 오디오가 녹음되지 않습니다. 이 데이터는 암호화된 하드 드라이브에 의해 수집되며 WEISS는 Intuitive Surgical Inc.로 전송된 데이터를 익명화합니다. WEISS는 분석을 환자 데이터에 연결하기 위해 연구 ID에 액세스할 수 있지만 Intuitive는 그렇지 않습니다.

    이 연구팀은 녹화 시스템 및 수술 비디오 피드와 관련된 새로운 중요한 윤리적 문제가 있을 것으로 예상하지 않습니다.

    최소 침습 수술의 단계와 오류를 식별하기 위해 기계 학습 및 OCHRA 방법론 기술을 적용하여 이 소프트웨어를 사용하여 수술 단계를 면밀히 분석합니다.

    이러한 방법론에 대해 교육을 받은 연구원은 데이터를 관찰하고 분석할 것입니다. TSE에 업로드되는 데이터는 환자를 식별할 수 있는 데이터 없이 익명으로 처리되지만, 임상 연구팀은 환자 데이터와 인구 통계, 후속 결과를 위한 식별자, 외과 의사의 전문 지식 등급/수준을 포함한 결과를 가명 처리합니다. 비디오 편집 소프트웨어는 단계 및 오류를 분류하기 위해 수술 비디오 데이터에 주석을 달고 강조 표시하는 데 사용됩니다.

    연구 설정 초기에 다음 절차에서 최소 침습 수술 비디오를 캡처할 수 있는 기능이 있는 여러 센터에서 데이터를 수집합니다. 전립선 절제술, 방광 절제술 및 전방 절제술(직장암 수술)을 포함한 로봇 보조 암 절차를 받는 환자. 참여 연구 기관인 University College London Hospitals, Queen Alexandra Hospital(Portsmouth), The Christie(Manchester) Northwick Park & ​​St Mark's Hospitals 및 Yeovil District Hospital NHS Foundation Trust에서 동의 절차 중에 환자에게 접근합니다. 그러나 최소 침습 수술을 수행하고 참여할 의향이 있는 모든 NHS 사이트로 확장될 것입니다.

    여러 사이트를 보유하는 것이 가장 많은 데이터를 제공하고 연구 목표 사이트 요구사항을 해결하기 위해 더 풍부한 데이터 세트를 보장하므로 적절합니다. 최소 침습 수술을 수행하고 비디오 캡처 장치를 설치합니다.

    데이터는 각 사이트에서 수집되고 임상 연구팀이 분석합니다.

    샘플 크기를 포함한 샘플링

    샘플링은 동의 과정 동안 임상 환경에서 이루어집니다.

    참가자 번호:

    이 프로젝트는 연구를 수행하고 모든 1차 및 2차 종점을 달성하기 위해 많은 수의 비디오 녹화 사례를 업로드해야 합니다.

    사례의 유형은 분할과 같은 프로젝트의 초기 개발 단계를 지원하는 일반적인 복강경 절차에서 고급 절차 분할(예: 로봇 전립선 절제술 및 로봇 직장암 수술.

    OCHRA는 복강경 직장암 수술에 광범위하게 적용되었기 때문에 로봇과도 비교가 되므로 복강경 대장암 사례의 비디오 녹화가 필요할 것입니다. 이 숫자를 달성하기 위해 조사관은 Yeovil District Hospital NHS Foundation Trusts, University College London Hospitals, Queen Alexandra Hospital(Portsmouth), The Christie(Manchester) 및 Northwick Park & ​​St Marks Hospital을 포함한 여러 병원과 협력할 것입니다.

    이 연구에는 공식적인 권한 계산이 없지만 조사관은 프로젝트 기간 내에 각 센터에서 최대 250개까지 가능한 한 많은 절차를 기록하는 것을 목표로 합니다.

    연구자들은 전문 분야당 최대 50개의 비디오에 대한 오류 주석을 포함하여 전체 OCHRA 분석을 수행하는 것을 목표로 합니다.

    7.3 모집 비디오 분석에 기여하는 사이트의 환자는 수술 전에 식별되고 표준화된 양식 및 정보 전단지를 사용하여 동의됩니다.

    GCP 교육을 받은 의료 전문가가 환자를 식별하고 임상 또는 다학제 팀 회의를 진행하고 현지 연구팀이 접근합니다. 그들은 연구에 대해 설명하고 집에서 읽을 수 있는 환자 정보 시트를 제공할 것입니다. 첫 번째 접근 후 24시간이 지나면 연구에 대한 동의 여부를 묻게 되며, 이는 수술 당일에 절차 동의서에 별도의 동의서를 사용하여 쉽게 수행할 수 있습니다.

    개입이나 표준 치료에 대한 변경이 없는 저위험 관찰 연구이므로 강압의 위험이 최소화됩니다.

    7.3.1 샘플 식별 의사, 임상 간호사 전문가 또는 연구 간호사와 같은 의료 전문가는 연구에 적격일 수 있는 환자를 식별할 수 있습니다. 마찬가지로, 적절하게 교육을 받은 경우 위의 모든 항목은 위험이 낮기 때문에 동의를 얻을 수 있습니다. 연구에 참여하지 않은 의료 전문가가 이에 대해 질문을 받으면 연구팀에 환자에게 연락하도록 알릴 수 있습니다.

    수술 전에 환자를 식별하고 환자 정보 시트를 제공하고 데이터를 익명화하고 비디오 분석에만 사용한다는 표준화된 양식을 사용하여 동의합니다. 임상 데이터 및 환자 참가자는 고유한 연구 식별 번호로 가명 처리됩니다. 연구 ID 번호는 로컬 신뢰 코드와 함께 할당됩니다. UCL-001 및 Touch Surgery에 업로드하는 순서대로 번호를 임의로 지정할 필요가 없습니다.

    광고나 외부 모집은 없으며, 환자는 최소 침습 수술을 받고 있고 동의할 능력과 시간이 있는 경우에만 접근할 것입니다. 식별된 환자에게 참가자 정보 시트가 제공되어 연구와 참여가 의미하는 바를 설명하고 언제든지 철회할 수 있으며 익명이며 조사관은 참여를 통해 궁극적으로 수술 기술에 대한 지식을 향상시켜 환자 치료를 개선할 것이라고 믿습니다. .

    7.3.2 동의 연구와 관련될 수 있는 모든 윤리적 문제가 해결되었고 참여 기관에서 일상적인 기록 수술의 표준으로 인해 절차 동의와 동시에 환자 동의가 통보됩니다.

    참가자는 언제든지 이유 없이 질문하고 철회할 수 있으며 치료에 영향을 미치지 않습니다.

    연구 입력 및 동의는 절차 동의와 동시에 이루어집니다. 번역가(친구/친척 또는 전문 서비스)의 사용은 PI 또는 동의를 얻은 공동 조사자의 재량에 따릅니다. 사전 서면 동의 없이는 연구 항목이 불가능합니다.

    가능한 경우 PIS 및 동의서 번역은 Trust 번역 서비스를 통해 제공됩니다. 사용할 수 없거나 수술 전 충분한 시간이 없는 경우, PIS 및 ICF를 읽고 이해할 유창하지 않은 비영어권 사용자는 연구에서 제외됩니다.

    윤리 및 규제 고려 사항 환자 기밀 유지 환자 기밀은 유지됩니다. 수술 비디오는 Touch SurgeryTM Enterprise(TSE; https://www.touchsurgery.com/)에 안전하게 저장됩니다. Touch SurgeryTM Enterprise 플랫폼에 업로드되는 비디오에는 환자 식별 정보가 첨부되지 않으며 기밀성을 보장하기 위해 실시간 보호 알고리즘을 사용하여 캡처 시점에서 모니터링됩니다. 기밀 유지를 위해 오디오를 수집하지 않습니다. 임상 데이터는 모두 임상 현장에서 고용 또는 명예 계약을 맺은 임상 연구팀에 의해서만 수집되고 접근될 것입니다. 모든 임상 데이터는 NHS 암호로 보호된 컴퓨터, Trust 구내의 암호로 보호된 Microsoft Excel 스프레드시트에 보관되며 임상 연구팀만 액세스할 수 있습니다. Digital Surgery Ltd 팀은 임상 데이터에 액세스할 수 없으며 환자 참가자에게는 고유한 연구 식별 번호가 할당되므로 환자 기밀 유지를 위해 환자의 신원을 알 수 없습니다.

    Intuitive로 전송된 dVLogger 데이터의 데이터는 익명으로 암호화된 하드 드라이브로 전송됩니다.

    데이터 보호 수술 비디오를 캡처하기 위해 비디오 케이블은 수술 비디오 모니터, 수술 로봇 장치 또는 스택의 표준 비디오 출력을 Touch SurgeryTM Enterprise 암호화 컴퓨팅 장비인 DS1에 비간섭적으로 연결합니다. DS1은 의료 기기가 아닙니다. DS1은 Digital Surgery Limited의 독점적인 현장 AI 보호 알고리즘(RedactOR™)을 실행하여 자동 픽셀화를 통해 유체이탈 수술 비디오 영상을 편집하여 식별 가능한 개인 데이터를 실시간으로 제거합니다. 그런 다음 암호화된 컴퓨팅 장비는 익명화된 비디오를 Touch SurgeryTM Enterprise 플랫폼으로 전송합니다. Digital Surgery Limited가 운영하는 유럽의 Amazon Web Services에서 제공하는 안전한 클라우드 서버를 기반으로 합니다. 모든 익명 데이터 처리는 TGI의 임상 연구 팀과 Digital Surgery Limited의 기술 연구 팀의 교육을 받은 지정된 구성원이 수행합니다. 모든 임상 데이터 처리는 The Griffin Institute의 임상 팀에서 교육을 받고 지명된 구성원에 의해서만 수행됩니다. Digital Surgery Limited 제품 및 서비스(Touch Surgery ™ Enterprise)는 2018년 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 2018년 영국 데이터 보호법(UK GDPR)을 준수합니다.

    데이터 관리인은 수석 수사관 Nader Francis 교수가 될 것입니다. 개인 데이터는 각각의 신뢰 데이터 보존 표준 절차에 따라 저장됩니다. 이는 최대 5년 동안 유지됩니다.

    잠재적 위험 조사자들은 시험에 참가한 환자들 사이에 차이가 없을 것으로 예상합니다. 모든 환자는 일상적인 치료의 일부로 수술이 필요하며 이 연구는 외과의가 사례를 수행하는 방식을 어떤 식으로든 변경하지 않으며 일상적으로 외과의는 수술을 기록하고 표준 치료에 변경 사항이 없으며 추가 환자 방문이 필요하지 않습니다. 연구 프로토콜에 의해 환자 기밀성에 대한 모든 잠재적 위험이 해결되고 충분히 완화되었습니다. 이 연구의 일환으로 직원에게 추가 위험은 없습니다. 수술 로타에 영향을 미치지 않습니다. 극장 목록 또는 예정된 작업.

    이 연구에서 발생할 수 있는 유일한 잠재적 위험은 비디오 분석에서 운영 팀이 감지하지 못하여 시정 조치를 취하지 않은 중대한 오류를 식별하는 것입니다. 그러나 이 프로젝트의 특성상 작업 후 상당 기간 동안 비디오를 검토해야 합니다. 이 사건의 모든 후유증은 비디오 분석이 수행되기 훨씬 전에 수술 후 기간에 명백했을 것입니다. 그러나 학습 포인트가 있는 경우 각 현장의 PI와 소통합니다.

    잠재적 이점 연구자들은 수술 과정과 오류를 이해하고 최적화하면 부당한 변동을 줄이고 궁극적으로 환자의 수술과 결과를 향상시킬 전체 수술 팀의 성과를 향상시킬 것이라고 가정합니다. 향후 수술에서 표준 일상 수술 절차의 안전을 개선하는 데 잠재적으로 도움이 되는 것 외에 참여하는 개별 환자에게 직접적인 이점은 없다는 점에 유의하십시오.

    연구원들은 이 기술이 전체 수술실 팀의 수술 훈련 및 준비를 개선하고 성능 및 표준화를 최적화하는 데 사용되기를 희망합니다. 이 기술의 구현은 수술 변형 및 오류를 줄임으로써 환자에게 도움이 될 수 있으며 신뢰할 수 있고 실행 가능한 데이터를 기반으로 수술 능력을 모니터링하고 평가할 수 있다고 가정합니다.

    환자가 연구 중에 동의 능력을 상실한 경우 환자가 동의 전에 능력을 상실한 경우 참여하도록 초대되지 않습니다(포함 기준에 따라). 나중에 능력 상실이 의심되는 경우 참가자는 임상의의 재량에 따라 연구에 남을 것입니다. 이는 관찰 연구이므로 치료되지 않은 위험이 없기 때문입니다.

    개인 데이터 저장을 위한 물리적 보안 조치 비디오는 전자 형식으로 암호화된 저장소에 보관됩니다. 절차 데이터는 장치에서 GDPR을 준수하는 AWS(아일랜드, 유럽)에서 제공하는 보안 클라우드 서버로 직접 업로드됩니다. AWS는 ISO 27001 보안 관리 표준을 준수하고 Cloud Security Alliance의 회원인 모든 미디어 및 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 연구 사이트 간의 모든 전송은 암호화된 저장 형식 또는 보안 인터넷 연결을 통해 이루어집니다.

    수술 비디오 녹화 데이터는 영국 런던의 Digital Surgery Ltd.에 기반을 둔 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 추출, 전송 및 분석됩니다. 이 연구 기간 동안 환자 데이터는 Digital Surgery Limited와 공유되지 않습니다. Yeovil District Hospital NHS Foundation Trust/TGI(임상 연구 팀으로 제한됨)만이 연구 파일과 같은 식별 가능한 정보에 액세스하고 보유합니다. Yeovil District Hospital NHS Foundation Trust는 연구 목적에 필요한 최소한의 정보만 수집합니다.

    모집 준비 및 정보에 입각한 동의 참여에 대한 정보에 입각한 동의에 따라 연구 환자 참가자에게 고유한 연구 식별 번호가 지정됩니다. 이 식별자는 임상 연구팀에게 의사 익명으로 처리됩니다. 환자 동의서는 잠긴 찬장과 암호로 보호된 NHS 장비, NHS 사이트에 안전하게 보관되며 임상 연구 팀의 승인된 구성원만 액세스할 수 있습니다.

    연구원은 개인 데이터의 기밀성을 어떻게 보장합니까? / 연구 기간 동안 누가 참가자의 개인 데이터에 액세스할 수 있습니까? Touch SurgeryTM Enterprise의 수술 비디오 및 관련 메타데이터는 참가자를 식별할 수 없습니다. 참가자 개인 데이터(참가자를 식별할 수 있는 모든 데이터)는 Touch SurgeryTM Enterprise가 연구 기관에 제공하는 서비스에 필요하지 않습니다.

    임상 연구 팀만이 참가자에 대한 식별 가능한 정보에 액세스할 수 있습니다. 참가자 개인 데이터의 기밀성에 대한 위험을 완화하기 위해 액세스 제한이 있습니다.

    데이터는 암호화된 형식으로 사용, 저장 및 전송되며 2018년 영국 데이터 보호법(UK GDPR)에 따라 처리됩니다.

    연구에서 생성된 데이터는 어디에서 누구에 의해 분석됩니까? 생성된 데이터는 임상 연구팀에서 분석합니다. 익명화된 데이터만 Touch SurgeryTM Enterprise(영국)로 전송되고 연구 목적으로 Digital Surgery Limited 팀의 승인된 구성원이 분석하여 수술 단계 및 관련 변이와 같은 주요 마커를 식별합니다.

    Intuitive Surgical Inc.는 암호화된 하드 드라이브를 통해 dVLogger에서 익명화된 데이터를 수신합니다.

    가명 처리된 데이터는 TGI 및 WEISS 연구팀이 분석합니다. 이것은 팀으로 액세스가 제한된 보안 서버에 저장됩니다.

    결장 수술에서 OCHRA 오류의 이전 유사한 사용을 기반으로 오류 수 결과는 정상적으로 분포될 것으로 예상됩니다(그러나 이는 분석 전에 추세가 제거된 QQ 통계 플롯을 사용하여 확인됩니다). 작업 및 유형별 오류 수는 Mann-Whitney U 테스트와 비교할 수 있습니다.

    앞에서 설명한 OCHRA는 최소 침습 절차에서 수동으로 정확하고 안정적으로 오류를 평가하는 검증된 방법론입니다. 이 데이터는 통계적으로 분석되고 인구 통계 및 결과를 포함한 환자 데이터에 연결될 수 있습니다. Digital Surgery 데이터 과학 팀은 분석 보고를 통해 비디오 분석에 참여합니다.

    질적 설문지는 연구가 끝날 때 외과의의 의견을 평가하고 수술 비디오 및 새로운 분석의 사용에 대한 통찰력을 얻기 위해 사용될 것입니다. 이것은 주제별 분석을 사용하여 수행됩니다.

    SPSS는 모든 데이터 분석에 사용됩니다.