Effectiveness of Simulation‐Based Training in Aneurysm Diagnosis & Coiling in Cerebral Angiography
Notice bibliographique
Résumé
Medical specialties are starting to turn to new technologies, such as computer simulation, in order to complement traditional teaching methods. Simulation of anatomically complex procedures, such as angiography, is becoming more practical, however, computer‐based modules require extensive research to assess their effectiveness. There is increasing support in the literature for simulation‐based training in medicine; we are exploring a novel method for alternating simulation scenarios for cerebral angiography. Eight residents (4 radiology/4 neurosurgery) and 8 anatomy graduate students were trained on the Simbionix™ angiography simulator in order to assess skill acquisition. Participants had 8 test sessions to diagnose a cerebral aneurysm with either consistent or alternating practice cases. Subjects then would have 6 sessions to treat the aneurysms by filling them with coils. We hypothesize that the participants will benefit from both training types, but when encountering a new scenario would benefit of alternating training more, and would ultimately decrease procedure time, x‐ray time, contrast used and spatial errors. Preliminary results show a trend towards speedup, consistent with our hypothesis. These findings would have a strong impact on the implementation of novel training protocols in medicine, specifically in angiography, leading to safer, individualized learning modules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».