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Enregistrement W152145004 · doi:10.1503/cjs.010912

Feasibility and fidelity of practising surgical fixation on a virtual ulna bone

2013· article· en· W152145004 sur OpenAlexafffundvenue
Justin LeBlanc, Carol Hutchison, Yaoping Hu, Tyrone Donnon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésMedicineFidelitySimulationVirtual realityHaptic technologyFixation (population genetics)Medical physicsComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surgical simulators provide a safe environment to learn and practise psychomotor skills. A goal for these simulators is to achieve high levels of fidelity. The purpose of this study was to develop a reliable surgical simulator fidelity questionnaire and to assess whether a newly developed virtual haptic simulator for fixation of an ulna has comparable levels of fidelity as Sawbones. METHODS: Simulator fidelity questionnaires were developed. We performed a stratified randomized study with surgical trainees. They performed fixation of the ulna using a virtual simulator and Sawbones. They completed the fidelity questionnaires after each procedure. RESULTS: Twenty-two trainees participated in the study. The reliability of the fidelity questionnaire for each separate domain (environment, equipment, psychological) was Cronbach α greater than 0.70, except for virtual environment. The Sawbones had significantly higher levels of fidelity than the virtual simulator (p < 0.001) with a large effect size difference (Cohen d < 1.3). CONCLUSION: The newly developed fidelity questionnaire is a reliable tool that can potentially be used to determine the fidelity of other surgical simulators. Increasing the fidelity of this virtual simulator is required before its use as a training tool for surgical fixation. The virtual simulator brings with it the added benefits of repeated, independent safe use with immediate, objective feedback and the potential to alter the complexity of the skill.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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