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Enregistrement W1781228005 · doi:10.5489/cuaj.1011

Task-specific bench model training versus basic laparoscopic skills training for laparoscopic radical prostatectomy: a randomized controlled study

2013· article· en· W1781228005 sur OpenAlexafffundvenue
Robert Sabbagh, Suman Chatterjee, Arun Chawla, Anil Kapoor, Edward D. Matsumoto

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineLaparoscopic radical prostatectomyChecklistLaparoscopic surgeryRandomized controlled trialAnastomosisLaparoscopyTask (project management)ProstatectomySurgeryPhysical therapyPsychologyInternal medicineProstate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Performing a laparoscopic urethrovesical anastomosis(LUA) after a radical prostatectomy is technically challengingfor the novice laparoscopic surgeon. We developed a low-fidelityurethrovesical model (UVM) to allow a urologist to practise thiscritical step. The aim of our study was to compare the effect oftask-specific bench model training (anastomotic suturing on theUVM) with that of basic laparoscopic suturing on intracorporealurethrovesical anastomosis performance.Methods: We recruited 28 senior surgical residents, fellows or staffsurgeons for this prospective, single-blinded, randomized controlledstudy. We randomly assigned participants to an interventiongroup practising LUA on the UVM or to a control group practisingbasic laparoscopic suturing and knot-tying on a foam pad.After practising, we videotaped participants performing 5 intracorporealinterrupted sutures on a foam pad and a LUA on theUVM. A blinded expert scored the videotaped performance usinga laparoscopic suturing checklist (CL) and a global rating scale(GRS), and timed the performance.Results: On the foam pad suturing task, the group that trainedon the UVM had significantly higher CL scores (10.9 v. 8.1,p = 0.017). On the LUA task, the group that trained on the UVMhad significantly higher CL scores (10.9 v. 8.1, p = 0.017), GRS(29.6 v. 22.8, p = 0.005) and shorter times (27.6 v. 38.3 min,p = 0.004) than the control group.Conclusion: Our task-specific bench model was shown to be superiorto basic laparoscopic suturing drills on a foam pad.Généralités : L’anastomose urétrovésicale par voie laparoscopique(AUL) suivant une prostatectomie radicale pose certaines difficultéstechniques au chirurgien peu expérimenté avec la laparoscopie.Nous avons créé un modèle urétrovésical basse-fidélité(MUB) permettant aux urologues de pratiquer cette étape crucialede l’intervention. Le but de l’étude était de comparer l’impactd’exercices avec un modèle spécifique à la tâche (sutures anasto-motiques sur le modèle urétrovésical) et d’exercices de sutureslaparoscopiques sur l’aptitude à effectuer des anastomoses urétrovésicalesintracorporelles.Méthodologie : Vingt-huit résidents séniors en chirurgie, chercheursboursierset chirurgiens ont été recrutés pour cette étude prospectiveet contrôlée, menée à simple insu avec répartition aléatoire.Les participants ont été répartis au hasard en 2 groupes, soit ungroupe qui a pratiqué l’anastomose urétrovésicale sur le MUB etun groupe témoin qui a pratiqué les sutures laparoscopiques etla formation de noeuds sur un coussinet de mousse. Après la pratique,les participants ont été filmés pendant qu’ils effectuaient5 suturations intracorporelles interrompues sur un coussinet demousse et une anastomose urétrovésicale par laparoscopie à l’aidedu modèle urétrovésical. Un expert ne connaissant pas le typed’exercices utilisé a ensuite évalué les chirurgiens à l’aide d’uneliste de vérification des éléments clés d’une suturation laparoscopique(LV), d’un score global et du temps requis pour les suturations.Résultats : Lors de la tâche de suturation avec coussinet de mousse,le groupe qui avait pratiqué à l’aide du modèle urétrovésical aobtenu des scores LV significativement plus élevés (10,9 contre8,1; p = 0,017). Quant à la tâche d’anastomose urétrovésicalepar laparoscopie, le groupe qui avait pratiqué sur le modèle urétrovésicala également obtenu des scores LV significativement plusélevés (10,9 contre 8,1; p = 0.017), mais aussi un score globalplus élevé (29,6 contre 22,8, p = 0,005), et il a effectué la tâcheen moins de temps (27,6 minutes contre 38,3 minutes, p = 0,004)par rapport au groupe témoin.Conclusion : Nous avons élaboré un modèle spécifique à la tâchequi s’est révélé supérieur aux exercices de suturation laparoscopiquesur coussinet de mousse.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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